MolKD: 化学反应跨模态知识蒸馏用于分子性质预测（英文版）

英文标题：MolKD: Distilling Cross-Modal Knowledge in Chemical Reactions for Molecular Property Prediction中文摘要：本文研究通过融入与化学反应相关的领域知识来学习有效的分子代表，并提出了一种新的方法 ——MolKD，通过将跨模态化学反应和分子之间的知识蒸馏为分子性质预测提供帮助。经过大量实验验证，该方法明显优于其他基线模型并具有较高的鲁棒性和可解释性。英文摘要：How to effectively represent molecules is a long-standing challenge formolecular property prediction and drug discovery. This paper studies thisproblem and proposes to incorporate chemical domain knowledge, specificallyrelated to chemical reactions, for learning effecti