본 논문은 계산 화학에서 화학 반응 결과 예측의 어려움을 해결하기 위해, SMARTS 기반의 20개 일반적인 반응 템플릿을 포함하는 Broad Reaction Set (BRS)과, 이를 다룰 수 있는 최초의 언어 모델인 ProPreT5를 제안합니다. ProPreT5는 T5 기반 모델이며, SMARTS 템플릿에 대한 최초의 증강 전략을 통해 일반화 성능을 향상시켰습니다. 증강된 템플릿으로 학습된 ProPreT5는 기존 방법들에 비해 강력한 예측 성능과 새로운 반응에 대한 일반화 능력을 보여줍니다.
