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龙图腾网获悉杭州碳硅智慧科技发展有限公司申请的专利一种反应条件预测模型训练方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116227485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211579416.4，技术领域涉及：G06F40/289；该发明授权一种反应条件预测模型训练方法及装置是由王晓瑞;康玉;侯廷军;谢昌谕;曹东升;邓亚峰;施慧设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种反应条件预测模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种反应条件预测模型训练方法及装置。包括：优化语言表征网络层；获取反应条件预测模型的模型训练样本；将模型训练样本输入至待训练反应条件预测模型；调用语言表征网络层对化学反应SMILES进行处理，得到化学反应SMILES中各个词所对应的带有注意力权重信息的表征化学反应序列的隐藏张量；调用反应条件解码器中掩蔽多头注意力网络对反应条件序列进行注意力表征得到所对应的条件序列特征，基于隐藏张量和条件序列特征张量，得到预测反应条件序列；基于反应条件序列和预测反应条件序列，计算得到待训练反应条件预测模型的损失值；在损失值处于预设范围内的情况下，得到最终的反应条件预测模型。本申请在大型反应条件预测数据集上明显提升预测精度。

本发明授权一种反应条件预测模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种反应条件预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取基于反应中心掩蔽策略的语言表征网络层的预训练样本，所述预训练样本包括：化学反应表达式的SMILES序列； 识别所述化学反应表达式的SMILES序列中的化学反应中心，并将所对应的词汇取0.5的掩蔽率，其余部分词汇取0.15的掩蔽概率，调用语言表征网络层预测被掩蔽的词汇，计算交叉熵损失，优化语言表征网络层； 获取反应条件预测模型的模型训练样本，所述模型训练样本包括：化学反应表达式的SMILES序列和反应条件序列； 将所述模型训练样本输入至待训练反应条件预测模型，所述待训练反应条件预测模型包括：预训练完成的语言表征网络层和反应条件解码器； 调用所述语言表征网络层对所述化学反应表达式的SMILES序列进行处理，得到所述化学反应表达式的SMILES序列中各个词所对应的带有注意力权重信息的表征化学反应序列的隐藏张量； 调用所述反应条件解码器中掩蔽多头注意力网络对所述反应条件序列进行注意力表征得到所对应的条件序列特征，并基于所述隐藏张量和条件序列特征张量，得到预测反应条件序列； 基于所述反应条件序列和所述预测反应条件序列，计算得到所述待训练反应条件预测模型的损失值； 在所述损失值处于预设范围内的情况下，将训练后的待训练反应条件预测模型作为最终的反应条件预测模型。

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