분자 구조와 설명 간의 미세한 차이를 파악하는 데 어려움을 겪는 기존 모델의 한계를 극복하기 위해, 본 논문은 분자 하위 구조와 화학적 구절 간의 세밀한 정렬을 학습하는 MolBridge라는 새로운 분자-텍스트 학습 프레임워크를 제안합니다. MolBridge는 분자 하위 구조와 화학적 구절에서 파생된 추가 정렬 신호로 원본 분자-설명 쌍을 보강합니다. 또한, MolBridge는 잡음이 있는 정렬 신호를 필터링하는 자체 개선 메커니즘과 함께 하위 구조 인식 대비 학습을 사용하여 이러한 풍부한 정렬으로부터 효과적으로 학습합니다.
