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MolTextNet: A Two-Million Molecule-Text Dataset for Multimodal Molecular Learning

Created by
  • Haebom

저자

Yihan Zhu, Gang Liu, Eric Inae, Meng Jiang

개요

본 논문은 기존 분자-텍스트 데이터셋의 한계를 극복하기 위해 250만 개의 고품질 분자-텍스트 쌍으로 구성된 MolTextNet 데이터셋을 제시합니다. 구조적 특징, 계산된 특성, 생물 활성 데이터 및 합성 복잡성을 통합하는 합성 텍스트 생성 파이프라인을 통해 GPT-4o-mini를 이용하여 ChEMBL35의 250만 개 분자에 대한 구조화된 설명을 생성하였으며, 기존 데이터셋보다 10배 이상 긴 텍스트를 포함합니다. MolTextNet은 특성 예측 및 구조 검색을 포함한 다양한 downstream task를 지원하며, Graph Neural Networks와 ModernBERT를 사용하여 CLIP 스타일 모델을 사전 훈련시킨 결과 성능 향상을 보였습니다. 데이터셋은 https://huggingface.co/datasets/liuganghuggingface/moltextnet 에서 이용 가능합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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기존 분자-텍스트 데이터셋의 스케일 및 정보량 한계를 극복하는 대규모 고품질 데이터셋 MolTextNet 제시
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다양한 downstream task (특성 예측, 구조 검색 등) 지원
◦
MolTextNet을 이용한 CLIP 스타일 모델 사전 훈련을 통한 성능 향상 확인
◦
분자 과학 분야의 기초 다중 모달 모델링 발전에 기여
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한계점:
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합성 데이터에 기반한 데이터셋이므로 실제 데이터와의 차이 존재 가능성
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GPT-4o-mini를 사용한 텍스트 생성 과정의 한계 (e.g., 모델의 bias 반영 가능성)
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downstream task의 다양성에도 불구하고, 특정 task에 대한 성능 평가가 더 필요할 수 있음
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