从流程图中学习：一种用于流程图自动补全的生成式 transformer 模型
机器学习
2024-01-17 v1 计算与语言
摘要
我们提出一种能够实现化工流程图自动补全的新方法。该想法受文本自动补全的启发。我们使用基于文本的 SFILES 2.0 符号将流程图表示为字符串，并采用基于 transformer 的语言模型学习 SFILES 2.0 语言的语法结构及流程图中的常见模式。我们在合成生成的流程图上预训练模型以学习流程图语言语法，随后在迁移学习步骤中使用真实流程图拓扑对模型进行微调。最后，我们将训练好的模型用于因果语言建模以自动补全流程图。最终，所提方法可在交互式流程图合成过程中为化工工程师提供推荐。结果表明该方法在未来 AI 辅助工艺合成中具有很高潜力。
引用
@article{arxiv.2208.00859,
title = {Learning from flowsheets: A generative transformer model for autocompletion of flowsheets},
author = {Gabriel Vogel and Lukas Schulze Balhorn and Artur M. Schweidtmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.00859},
year = {2024}
}