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言語モデルのマルチタスクを活用して C-H ボリル化選択性を予測する Reaxys収集SMILESを、文字レベルでのトークン化(事前トレーニング)したT5Chemモデルにより、マルチタスク反応予測(生成物SMILES生成、反応サイト分類およびサイトごとの反応収率予測)する提案。実装あり。doi.org/10.1021/acs.jc…
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