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申请/专利权人：北京剂泰医药科技有限公司;杭州剂泰医药科技有限责任公司

摘要：本申请涉及一种用于脂质分子的分子性质预测模型的训练方法、预测方法及装置。该训练方法包括：获取预训练数据和微调训练数据，预训练数据包括样本脂质的分子信息，微调训练数据包括微调脂质的分子信息和预设分子性质对应的湿实验数据；根据样本脂质的分子信息，生成对应的字符掩码序列；根据各样本脂质的字符掩码序列对BERT模型进行预训练，获得预训练好的BERT模型；在预训练好的BERT模型的下游嵌入预测任务模型，并采用微调训练数据进行微调训练，获得训练好的分子性质预测模型，以用于预测目标脂质分子的预设分子性质。本申请提供的方案，能够提高脂质分子的分子性质预测的准确率。

主权项：1.一种用于脂质分子的分子性质预测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取预训练数据和微调训练数据，所述预训练数据包括样本脂质的分子信息，所述微调训练数据包括微调脂质的分子信息和预设分子性质对应的湿实验数据；根据所述样本脂质的分子信息，生成对应的字符掩码序列；根据各所述样本脂质的字符掩码序列对BERT模型进行预训练，获得预训练好的BERT模型；所述BERT模型包括多个隐藏层、字符预测输出层及对应的第一损失函数；其中，将所述字符掩码序列输入所述隐藏层，通过所述字符预测输出层输出对应的字符预测结果；根据所述字符预测结果和字符输入序列中对应位置的原始字符，通过所述第一损失函数计算的第一损失值进行反向传播，以迭代调整各所述隐藏层的网络参数，直至所述第一损失函数的第一损失值达到收敛，获得预训练好的BERT模型；在所述预训练好的BERT模型的下游嵌入预测任务模型，并采用所述微调训练数据进行微调训练，获得所述训练好的分子性质预测模型，以用于预测目标脂质分子的预设分子性质；其中，所述采用所述微调训练数据进行微调训练，获得所述训练好的分子性质预测模型，包括：将所述微调脂质的分子信息输入所述预训练好的BERT模型，通过所述BERT模型的最后一层隐藏层获得预设维度的字符嵌入向量；将所述字符嵌入向量输入所述预测任务模型进行非线性变换后，通过所述预测任务模型的输出层输出对应的性质预测结果；根据所述性质预测结果和对应的所述湿实验数据，通过第四损失函数计算对应的第四损失值；根据所述第四损失值进行反向传播，以迭代调整所述BERT模型和所述预测任务模型的网络参数，直至所述第四损失函数的第四损失值达到收敛，获得训练好的分子性质预测模型。

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