DeBERTaを用いた反応速度定数の推定法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CMN24046

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 通信研究会

発行日: 2024/06/10

タイトル(英語): Reaction rate coefficient estimation using DeBERTa

著者名: 谷口 颯士(同志社大学),木村 共孝(同志社大学),程 俊(同志社大学)

著者名(英語): Hayato Taniguchi(Doshisha University),Tomotaka Kimura(Doshisha University),Cheng Jun(Doshisha University)

キーワード: ケモインフォマティクス|フィンガープリント|ニューラルネットワーク|Chemoinfomatics|Fingerprint|Neural Network

要約(日本語): 本稿では，sp3混成軌道を持つ炭素での水素移動反応の反応速度定数を推定するために，分子を文字列で表し，自然言語処理を用いてベクトル化する手法を提案した．この手法では，分子をSMILESを用いて文字列で表現し，DeBERTaを用いてフィンガープリントに変換し、ニューラルネットワークに入力することで推定を行う．比較実験の結果で，DeBERTaを使用したフィンガープリントが最も精度が高いことを示す．

要約(英語): In this paper, in order to estimate reaction rate of hydrogen transfer reactions in carbons with sp3 hybridized orbitals, we proposed a method to represent molecules as strings and vectorize them using natural language processing. The results of comparative experiments show that the vector using natural language processing has the highest accuracy.

本誌: 2024年6月13日-2024年6月14日通信研究会

本誌掲載ページ: 53-56 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 473 Kバイト