部分構造を考慮した化合物分散表現の食材分類タスクにおける効果

吉丸 直希 木村 優介 楠 和馬 波多野 賢治

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概要

近年，機械学習タスクの実行に有用な特徴表現を構築するための表現学習の知見をもとに，化学の分野に活かすケモインフォマティクスに注目が集まっている．その中に，化合物をベクトル表現する取組みがあり，食材が複数の化合物から構成されている事実から，食メディア分野での応用が期待されている．既存手法では，化合物の原子団である部分構造の有無だけで化合物のベクトルを表現している．しかし，この単純な表現方法では，部分構造間における関係の複雑さが表現されておらず，化合物の表現としては十分ではない可能性がある．そこで本論文では，食材に関連する化合物データを用いて，部分構造の関係性を考慮した化合物のベクトル表現法を提案する．提案した化合物表現を用いて食材を表現したところ，食材の分類タスクにおいて既存手法より精度が向上したことを確認できた．

引用情報

吉丸 直希, 木村 優介, 楠 和馬, 波多野 賢治, 部分構造を考慮した化合物分散表現の食材分類タスクにおける効果, 日本データベース学会和文論文誌, Vol.22-J, No.2, 2024-03.