CompleteRXN：化学反応データベースを「完成」させるために

要旨: USPTOのような化学反応データセットは、実質的な不完全さに悩まされており、しばしば副生成物、共反応物、化学量論係数が欠落しています。これにより、下流の応用における適用可能性と信頼性が制限されます。ここでは、現実的な欠測データ条件下での反応完結（reaction completion）を対象とした、大規模な教師ありベンチマークであるCompleteRXNを提案します。USPTOの記録を厳選された機構反応に対応付けることで、不完全な反応と原子バランスのとれた反応を整合させたデータセットを構築します。新規のエンコーダ・デコーダ型反応完結モデル（制約付きデコーディング）を含む代表的ベースライン、Constrained Reaction Balancer（CRB）、および最近のアルゴリズム手法であるSynRBLを評価します。CompleteRXNベンチマークにおいて、CRBは難易度が増す各分割にわたり高い性能を達成し、ランダム分割では同値（equivalence）精度99.20%を、極端な分布外（out-of-distribution）分割では91.12%を記録しました。SynRBLは、多くのバランスが取れ、化学的にも妥当な完結（completion）を生成しますが、ベンチマークのテスト分割では精度がより低くなります。全手法に共通して、不完全さが増すにつれて性能が低下します。さらに、ベンチマークの外側の反応（完全で未キュレーションのUSPTO）で評価すると、顕著な性能低下が見られます。これは、ベンチマークでの性能と実際の頑健性（practical robustness）の間に大きな隔たりがあることを示しており、今後の研究の動機付けとなります。