本文提出一种新的LLM-GCE框架,利用大型语言模型和反事实自动编码器生成更可解释、更真实且化学上更可行的分子图反事实解释,有效地提升了图神经网络在分子属性预测中的可解释性和可靠性,尤其是在生成化学上稳定的counterfactuals方面取得了显著进展。
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