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龙图腾网获悉中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司申请的专利一种基于多模态对比学习的分子文本联合理解与编辑方法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：CN120932771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511453157.4，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权一种基于多模态对比学习的分子文本联合理解与编辑方法是由于金刚;刘云鹏;丁杰设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态对比学习的分子文本联合理解与编辑方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态对比学习的分子文本联合理解与编辑方法，旨在提升分子设计与优化过程的语义控制能力与检索效率。该方法包括：利用分子图编码器与预训练自然语言文本编码器，基于分子‑文本对采用对称InfoNCE损失进行对比学习训练，从而得到对分子结构和自然语言文本两种模态具有较好理解的模型。通过设计适配器模块对齐分子文本嵌入空间与预训练分子生成器，并在对齐后的潜在空间中进行向量操作，实现基于自然语言的分子属性编辑与生成；同时采用向量相似度检索，实现分子结构与文本描述的双向检索任务。该方法无需针对不同任务重新训练生成模型，具备高度的灵活性与可扩展性，适用于药物分子设计、性质优化及多模态化学信息处理等场景。

本发明授权一种基于多模态对比学习的分子文本联合理解与编辑方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态对比学习的分子文本联合理解与编辑方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取SMILES字符串形式的分子以及对应的分子属性描述，并将SMILES字符串形式的分子转换为分子图结构； 2分别对分子图结构和分子属性描述进行编码，得到分子嵌入向量和文本嵌入向量； 3通过对比学习损失函数对分子嵌入向量与文本嵌入向量进行对比学习，获得共享嵌入空间； 4通过共享嵌入空间，分别进行下游文本驱动的分子编辑任务和下游分子‑文本双向检索任务，实现分子结构编辑以及分子结构与自然语言描述的相互检索； 所述步骤3包括以下步骤： 3.1构造分子‑文本对训练数据集，所述数据集中包含N个分子‑文本对，其中，为分子嵌入，为文本嵌入； 3.2对于每一对匹配样本，将其作为正例，其余N‑1个不匹配的样本作为负例，计算分子嵌入向量与文本嵌入向量的余弦相似度并归一化，采用对称InfoNCE损失函数最大化正例对的相似度、最小化负例对的相似度，并通过反向传播更新分子编码器和文本编码器的参数，使得分子嵌入与文本嵌入收敛到同一共享嵌入空间。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司，其通讯地址为：110168 辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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