仅从正样本学习中判断化学反应实用性
计算与语言
2019-04-23 v1
摘要
化学反应实用性是所有基于符号智能的化学信息处理中的核心任务，例如，它为进一步的自动合成路线推断提供了不可或缺的线索。考虑到化学反应已以语言形式表示，我们提出了一种新方案，在不考虑复杂量子物理建模或化学知识的情况下普遍判断有机反应的实用性。现有研究将实用性判断作为来自正样本和负样本（化学反应）的机器学习任务来处理，都不得不仔细应对负样本严重不足的问题。我们提出了一种自动构建方法，很好地解决了这一长期广泛存在的困难。实验结果表明，我们的模型能有效预测化学反应的实用性，在真实大规模化学实验反应实用性判断上达到了99.76%的高准确率。
引用
@article{arxiv.1904.09824,
title = {Judging Chemical Reaction Practicality From Positive Sample only Learning},
author = {Shu Jiang and Zhuosheng Zhang and Hai Zhao and Jiangtong Li and Yang Yang and Bao-Liang Lu and Ning Xia},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.09824},
year = {2019}
}