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摘要
本发明提供了一种基于相似性特征约束的逆合成预测方法、介质及设备；其中方法为：将待预测产物转换为相应的产物SMILES序列；利用图神经网络提取出产物SMILES序列中所有字符对应的图结构特征；将图结构特征与词向量表示融合得到融合向量；将融合向量矩阵输入Transformer编码器和解码器中,得到反应物集合SMILES序列,进行转换得到相应的反应物。该方法将产物分子的图结构特征融入到预测特征中,提高了预测准确效果；通过特征约束学习反应物和产物集合间的共性,利用共性特征更好地帮助Transformer模型进行逆合成预测,进一步提高模型的预测准确率。
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