Key points are not available for this paper at this time.
تقتصر الطرق المعتمدة على البيانات في التخليق التراجعي على تفاعل المستخدم، وتنوع تنبؤاتها، وتوصية استراتيجيات الانفصال غير البديهية. هنا، نوسع مفهوم الاستدلال القائم على التنبيه في معالجة اللغة الطبيعية لتطبيقه على نموذج اللغة الكيميائية. نوضح أنه باستخدام تنبيه يصف موقع الانفصال في جزيء، يمكننا توجيه النموذج لاقتراح مجموعة أوسع من المواد المبدئية، مما يتغلب على تحيزات بيانات التدريب في التوصيات التخليقية ويحقق تحسينًا بنسبة 39% على خط الأساس. لاستخدام أول مرة، يمكّن استخدام تنبيه الانفصال الكيميائيين من الحصول على سيطرة أكبر على تنبؤات الانفصال، مما يؤدي إلى توصيات أكثر تنوعًا وابتكارًا. بالإضافة إلى ذلك، بدلاً من استراتيجية الإنسان في الحلقة، نقترح مخططًا من مرحلتين يتكون من التعرف التلقائي على مواقع الانفصال، يليه التنبؤ بمجموعة المواد التفاعلية، مما يحقق تحسنًا كبيرًا في تنوع الفئات مقارنةً بخط الأساس. الطريقة فعالة في التخفيف من تحيزات التنبؤ المشتقة من بيانات التدريب. وهذا يوفر مجموعة واسعة من الوحدات القابلة للاستخدام ويحسن تجربة المستخدم الرقمية النهائية. نوضح تطبيقها على مجالات كيميائية مختلفة، من ردود الفعل التقليدية إلى الأنزيمية، حيث تكون خصوصية الركيزة حرجة.
درس ثاكر وزملاؤه (الأربعاء) هذا السؤال.