该研究提出了一种基于Transformer模型的化学结构解析方法，该方法通过整合1H-NMR、13C-NMR和IR等多种光谱数据及化学式，预测分子结构，准确率达到人类专家水平。该模型采用多任务学习框架，能够处理缺失数据，提高了解析效率，并有效利用稀疏实验数据集。该成果对药物发现、天然产物分析等领域具有重要意义。发表于 2025年06月02日

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