@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02004358,
 author = {大鹿,雅史 and 塚越,駿 and 笹野,遼平 and 竹内,一郎 and 魚住,信之 and 有澤,美枝子},
 issue = {5},
 month = {Sep},
 note = {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．},
 title = {化合物のSMILES記法と説明文を用いた化合物の物性予測},
 year = {2025}
}