分子结构图像与SMILES字符串转换数据集MolecularStructureImageandSMILESConversionDataset-hymanli

数据来源：互联网公开数据

标签：分子结构, SMILES, 图像识别, 深度学习, 分子生成, 化学信息学, 药物发现, 机器学习

数据概述：该数据集包含分子结构图像与对应的SMILES字符串数据，用于研究和开发分子结构图像到SMILES字符串的转换模型。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。地理范围：数据来源于化学领域，不涉及特定地理范围。数据维度：数据集包含分子结构图像ID（image_id_all），Levenstein距离（batch_dis_all），以及预测的SMILES字符串(preds_all, preds_selfies_all)。部分文件包含置信度损失(confidence_loss_cls_all), 局部结构描述符(LDS_ALL)和AUC值(auc_all)等评估指标。数据格式：数据主要以CSV、H5和TXT格式提供。CSV文件包含了Levenstein距离、模型预测结果和评估指标等，H5文件可能包含训练好的模型参数，TXT文件包含SMILES字符串数据。数据处理包括了清洗和预处理步骤。来源信息：数据来源于化学信息学相关研究，可能涉及公开的化学数据库和模型训练结果。该数据集适合用于分子结构图像到SMILES字符串的转换模型训练、评估和相关研究。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于药物发现、分子设计、化学信息学等领域的学术研究，如分子结构生成、分子性质预测等。行业应用：可以为药物研发、材料科学等行业提供数据支持，特别是在化合物筛选、虚拟筛选、药物优化等方面。决策支持：支持化学研究人员和工程师进行分子结构分析，辅助新药设计和材料合成。教育和培训：作为化学信息学、人工智能和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解分子结构表示和转换。此数据集特别适合用于探索分子结构图像与SMILES字符串之间的关系，评估不同转换模型的性能，并促进新药研发和材料科学的发展。