化学与材料科学中的AI分子表征：一种NLP视角
化学物理
2026-03-09 v1 人工智能
计算工程、金融与科学
摘要
深度学习作为机器学习的一个子领域，在最近几年在 various application areas中获得了重要地位。其日益流行的程度导致它也进入了自然科学领域。这一趋势促使需要机器可读且能够被来自不同领域的科学家理解的分子表征。多年来，已经构建了许多化学分子表征，新的表征也随着计算机技术的进步和对分子复杂性知识的增加不断开发。本文介绍了一些最受欢迎的受自然语言处理（NLP）启发的 digital molecular representations，以及在化学信息学中使用的这些表征。此外，本文讨论了一些值得注意的AI-based applications that use these representations。本文旨在为从NLP研究人员的角度提供一份指南，帮助理解在化学与材料科学中应用AI的重要结构表征。本综述是研究人员与这些领域交叉领域的参考工具，适合那些对与化学表征关系不大的研究人员使用。
引用
@article{arxiv.2603.05525,
title = {Molecular Representations for AI in Chemistry and Materials Science: An NLP Perspective},
author = {Sanjanasri JP and Pratiti Bhadra and N. Sukumar and Soman KP},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.05525},
year = {2026}
}