Sure! On a meta-level, this source code performs the following steps:

    Loading data: The data is loaded from a csv file called "smiles_data.csv" into a pandas data frame df.

    Data cleaning: The data is then cleaned by removing duplicates and tautomers. The protonation states of the molecules are also made appropriate for pH 7.

    Conversion: The SMILES or SMARTS strings are then converted to RDKit molecules and stored in a new column called "Molecules".

    Splitting the data: The data is split into training and testing sets. 80% of the data is used for training, and the remaining 20% is used for testing.

    Preprocessing: The data is then preprocessed by converting the SMILES or SMARTS strings into numerical arrays that can be fed into a machine learning model. This involves tokenizing the text, encoding the sequences, and padding the sequences to the same length.

    Building the model: A small LSTM model is built using the Keras library. The model consists of an embedding layer, a bidirectional LSTM layer, two dense layers, and is compiled with the Adam optimizer and binary crossentropy loss function.

    Training the model: The model is trained using the training data. The accuracy of the model is monitored during the training process.
แน่นอน! ในระดับเมตา ซอร์สโค้ดนี้ดำเนินการตามขั้นตอนต่อไปนี้: การโหลดข้อมูล: ข้อมูลถูกโหลดจากไฟล์ csv ชื่อ "smiles_data.csv" ลงใน pandas data frame df การล้างข้อมูล: จากนั้นข้อมูลจะถูกล้างโดยการลบรายการที่ซ้ำกันและ tautomers ออก สถานะโปรตอนของโมเลกุลยังถูกทำให้เหมาะสมกับ pH 7 การแปลง: จากนั้นสตริง SMILES หรือ SMARTS จะถูกแปลงเป็นโมเลกุล RDKit และจัดเก็บไว้ในคอลัมน์ใหม่ที่เรียกว่า "โมเลกุล" การแยกข้อมูล: ข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นชุดการฝึกอบรมและการทดสอบ ข้อมูล 80% ใช้สำหรับการฝึกอบรม และ 20% ที่เหลือใช้สำหรับการทดสอบ การประมวลผลล่วงหน้า: จากนั้นข้อมูลจะถูกประมวลผลล่วงหน้าโดยการแปลงสตริง SMILES หรือ SMARTS ให้เป็นอาร์เรย์ตัวเลขที่สามารถป้อนลงในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการโทเค็นข้อความ การเข้ารหัสลำดับ และการขยายลำดับให้มีความยาวเท่ากัน การสร้างแบบจำลอง: โมเดล LSTM ขนาดเล็กถูกสร้างขึ้นโดยใช้ไลบรารี Keras แบบจำลองประกอบด้วยเลเยอร์แบบฝัง เลเยอร์ LSTM แบบสองทิศทาง เลเยอร์หนาแน่น 2 ชั้น และคอมไพล์ด้วยเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ Adam และฟังก์ชันการสูญเสีย crossentropy แบบไบนารี การฝึกแบบจำลอง: แบบจำลองได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลการฝึก มีการตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence