揭示出版偏差和化学反应与对比学习之间的关系
Wenhao Gao1, Priyanka Raghavan1, Ron Shprints1
1Department of Chemical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts 02139, United States.
这项研究引入了基质范围对比学习,一种用于分析化学合成中的出版偏差的新型机器学习方法. 该方法通过从报告的基质数据中学习来发现化学反应的趋势.
科学领域:
- 计算化学
- 化学中的机器学习
- 化学合成
背景情况:
- 合成化学中的基质范围表通常表现出出版偏差,很少报告低收益或不成功的实验.
- 了解这种偏差对于准确评估合成方法的普遍性和反应性至关重要.
研究的目的:
- 开发一种新的机器学习策略,基层范围对比学习,分析出版偏差和化学反应.
- 探索报告的基质选择趋势与底层的物理有机反应性描述器之间的关系.
主要方法:
- 采用了对比学习策略,将报告的基质视为阳性样本,未报告的基质视为负面样本.
- 从2010-2015年CAS内容收集数据中对20798个化物进行了神经网络训练.
- 使用可视化和定量回归对反应性描述器进行了分析.
主要成果:
- 学习的嵌入表明与物理有机反应性描述器有显著的相关性.
- 这些嵌入被证明适用于下游任务,如产量和区域选择性预测.
- 这种方法有效地利用历史反应文献数据进行预训练.
结论:
- 基底范围对比学习提供了一种从化学文献数据中学习和发现反应性的隐藏趋势的新方法.
- 这些发现突显了使用出版趋势作为化学反应的代价的潜力.
- 这项工作为分析和利用已发表的化学实验数据提供了新的视角.
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