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原标题：入选ACL 2024！实现蛋白质数据与文本信息跨模态解读，中科大王翔团队提出蛋白质-文本生成框架ProtT3
关键字：蛋白质,文本,解读,模型,语言
文章来源：HyperAI超神经
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作者：十九
编辑：李宝珠
中国科学技术大学王翔，联合新加坡国立大学刘致远团队、北海道大学研究团队提出了一个全新的蛋白质-文本建模框架 ProtT3，该框架通过跨模态投影器，将具有模态差异的 PLM 与 LM 结合，在蛋白质字幕、蛋白质问答、蛋白质-文本检索任务中均取得了优异性能。探索蛋白质动态结构的奥秘，不仅是推动新药研发的关键一步，更是理解生命过程的重要基石。然而，蛋白质的复杂性让人们难以直接捕捉并解析其深层结构信息，如何将错综复杂的生物数据转化为直观易懂的表达形式，一直是科研领域的一大难题。
随着语言模型 (LM) 的飞跃式发展，一个创新的想法应运而生：既然语言模型能够从大量数据中学习和提取文本信息，那能否从蛋白质数据中学会「阅读」蛋白质信息，直接将动态的蛋白质结构信息变成人类容易理解的文本叙述？
这一极具发展潜力的想法在实际应用时却遇到了诸多挑战，例如，语言模型在蛋白质序列的文本语料库上进行预训练，虽然具备很强的文本处理能力，但在理解蛋白质结构这种非人类「语言」时，显得力不从心。相反，蛋白质语言模型 (PLMs) 在蛋白质序列语料库上进行预训练，具有优秀的蛋白质理解与生成能力，但

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