SELFormerMM: multimodal molecular representation learning via SELFIES, structure, text, and knowledge graph integration
यह शोध पत्र SELFormerMM को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टीमॉडल फ्रेमवर्क है जो ड्रग डिस्कवरी के लिए बेहतर आणविक प्रतिनिधित्व (molecular representations) उत्पन्न करने हेतु SELFIES, स्ट्रक्चरल ग्राफ्स, टेक्स्टुअल विवरण और नॉलेज ग्राफ डेटा को एकीकृत करता है, जो विभिन्न प्रॉपर्टी प्रेडिक्शन कार्यों में मौजूदा यूनिमोडल मॉडल्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।