浙江大学杭州国际科创中心张强获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学杭州国际科创中心申请的专利基于Transformer的上下文感知单步逆合成预测方法和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：CN115798621B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211467767.6，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权基于Transformer的上下文感知单步逆合成预测方法和装置是由张强;韩玉强;宫志晨;陈华钧设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于Transformer的上下文感知单步逆合成预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer的上下文感知单步逆合成预测方法和装置，包括：在合成路径搜索树中搜索从目标分子到选定分子的上下文路径；编码上下文路径中化学反应模板相关的上下文分子信息以得到获取上下文反应表征向量序列，同时编码选定分子以得到选定分子的深层次语义特征向量；利用Transformer模型对上下文反应表征向量序列与深层次语义特征向量的拼接结果进行编码，以得到融合上下文信息的分子表征向量；利用分类器对分子表征向量进行候选化学反应模板预测，依据化学反应模板预测结果筛选排序高的候选化学反应模板应用于选定分子到目标分子的单步逆合成。该方法和装置提升分子化学反应模板预测的准确性。
本发明授权基于Transformer的上下文感知单步逆合成预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的上下文感知单步逆合成预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 上下文路径提取：获取合成路径搜索树并确定目标分子，在合成路径搜索树中搜索从目标分子到选定分子的上下文路径，所述上下文路径包括化学反应模板和分子； 上下文路径编码：编码上下文路径中化学反应模板相关的上下文分子信息以得到获取上下文反应表征向量序列，同时编码选定分子以得到选定分子的深层次语义特征向量； 上下文分子编码：利用Transformer模型对上下文反应表征向量序列与深层次语义特征向量的拼接结果进行编码，以得到融合上下文信息的分子表征向量； 化学反应模板预测：利用分类器对融合上下文信息的分子表征向量进行候选化学反应模板预测，依据化学反应模板预测结果筛选排序高的候选化学反应模板应用于选定分子到目标分子的单步逆合成。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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