发布 L+M-24 数据集, 应用在 分子设计、自然语言处理 领域

本次发布的数据集 L+M-24, 该数据集（L+M-24）旨在强调自然语言在分子设计中的三大关键优势：组合性、功能性和抽象性。它由来自不同来源的分子描述对组成，其中包括从PubChem和专利文献中提取的属性。评估集被分为两个任务，同时发布了使用训练数据的特殊验证分割。数据规模方面，训练集包含160,492对数据，评估集包含21,839对数据。任务类型包括分子配字和分子生成。

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