入选ACL 2024!实现蛋白质数据与文本信息跨模态解读,中科大王翔团队提出蛋白质-文本生成框架ProtT3
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原标题:入选ACL 2024!实现蛋白质数据与文本信息跨模态解读,中科大王翔团队提出蛋白质-文本生成框架ProtT3
关键字:蛋白质,文本,解读,模型,语言
文章来源:HyperAI超神经
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作者:十九
编辑:李宝珠
中国科学技术大学王翔,联合新加坡国立大学刘致远团队、北海道大学研究团队提出了一个全新的蛋白质-文本建模框架 ProtT3,该框架通过跨模态投影器,将具有模态差异的 PLM 与 LM 结合,在蛋白质字幕、蛋白质问答、蛋白质-文本检索任务中均取得了优异性能。探索蛋白质动态结构的奥秘,不仅是推动新药研发的关键一步,更是理解生命过程的重要基石。然而,蛋白质的复杂性让人们难以直接捕捉并解析其深层结构信息,如何将错综复杂的生物数据转化为直观易懂的表达形式,一直是科研领域的一大难题。
随着语言模型 (LM) 的飞跃式发展,一个创新的想法应运而生:既然语言模型能够从大量数据中学习和提取文本信息,那能否从蛋白质数据中学会「阅读」蛋白质信息,直接将动态的蛋白质结构信息变类容易理解的文本叙述?
这一极具发展潜力的想法在实际应用时却遇到了诸多挑战,例如,语言模型在蛋白质序列的文本语料库上进行预训练,虽然具备很强的文本处理能力,但在理解蛋白质结构这种非人类「语言」时,显得力不从心。相反,蛋白质语言模型 (PLMs) 在蛋白质序列语料库上进行预训练,具有优秀的蛋白质理解与生成能力,但
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