このソースコードの主なコンポーネントが何をしているのか、メタレベルについて説明してもらえますか？私がすでにあなたに言ったことを繰り返さないようにし、ソースコード自体に集中してください。
もちろん！メタレベルでは、このソースコードは次の手順を実行します。

    データの読み込み：データは、「smiles_data.csv」というCSVファイルからパンダデータフレームDFにロードされます。

    データクリーニング：その後、データは複製と互変異性体を除去することによりクリーニングされます。分子のプロトン化状態もpH 7に適しています。

    変換：SmilesまたはSmartsの文字列は、Rdkit分子に変換され、「Molecules」と呼ばれる新しい列に保存されます。

    データの分割：データはトレーニングセットとテストセットに分割されます。データの80％はトレーニングに使用され、残りの20％はテストに使用されます。

    プリプロセシング：その後、データは、スマイルまたはスマート文字列を機械学習モデルに供給できる数値配列に変換することにより前処理されます。これには、テキストのトークン化、シーケンスのエンコード、およびシーケンスを同じ長さにパディングすることが含まれます。

    モデルの構築：小さなLSTMモデルがKerasライブラリを使用して構築されています。このモデルは、埋め込み層、双方向LSTM層、2つの密な層で構成され、Adam OptimizerおよびBinary Crossentropyの損失関数でコンパイルされています。

    モデルのトレーニング：モデルはトレーニングデータを使用してトレーニングされます。モデルの精度は、トレーニングプロセス中に監視されます。