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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2025
  4. 2025-NL-265

化合物のSMILES記法と説明文を用いた化合物の物性予測

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2004358
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2004358
2ad0f063-d6f7-4a2a-81b8-94c3e50c4940
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL25265005.pdf IPSJ-NL25265005.pdf (1.3 MB)
 2027年9月14日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2025 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, NL:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2025-09-14
タイトル
言語 ja
タイトル 化合物のSMILES記法と説明文を用いた化合物の物性予測
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 教育・解釈支援
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
名古屋大学
著者所属
名古屋大学
著者所属
名古屋大学
著者所属
名古屋大学
著者所属
東北大学
著者所属
九州大学
著者名 大鹿,雅史

× 大鹿,雅史

大鹿,雅史

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塚越,駿

× 塚越,駿

塚越,駿

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笹野,遼平

× 笹野,遼平

笹野,遼平

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竹内,一郎

× 竹内,一郎

竹内,一郎

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魚住,信之

× 魚住,信之

魚住,信之

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有澤,美枝子

× 有澤,美枝子

有澤,美枝子

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 創薬や材料化学などの分野では,目的とする物性を有する化合物の探索が重要である.しかし,物性測定には多大な時間とコストを要するため,その前段階で有望な化合物を効率的に選別する技術が求められる.本研究では,化合物構造の文字列表現であるSMILES記法と,化学分子データベースPubChemにおける化合物の説明文を入力とし,与えられた化合物が特定の物性を持つかどうかを予測する大規模言語モデル(LLM)ベースの分類モデルを構築する.また,イオン輸送体阻害剤の探索を題材とした実験を通し,化合物のSMILES記法に加えて説明文を用いることで物性予測の性能が向上することを示す.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10115061
書誌情報 研究報告自然言語処理(NL)

巻 2025-NL-265, 号 5, p. 1-5, 発行日 2025-09-14
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8779
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-09-05 05:13:54.524176
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