​rxn_yields 仓库介绍（https://rxn4chemistry.github.io/rxn_yields/）​

rxn_yields 仓库介绍（https://rxn4chemistry.github.io/rxn_yields/）

rxn_yields 是一个聚焦于 “化学反应产率预测” 的开源项目，核心成果是提出Yield-BERT 模型—— 基于 Transformer 架构（rxnfp 反应指纹模型）的端到端产率预测工具。该项目由 IBM 欧洲研究院与伯尔尼大学团队开发，相关研究发表于《Machine Learning: Science and Technology》，旨在通过深度学习从反应 SMILES 中直接预测产率，尤其在高通量实验（HTE）数据上表现优异。

重点：Buchwald–Hartwig 胺化与 Suzuki–Miyaura 偶联的实验部分

该仓库的核心实验围绕两类经典交叉偶联反应展开，验证 Yield-BERT 模型的产率预测能力，具体细节如下：

1. Buchwald–Hartwig 胺化反应实验

Buchwald–Hartwig 反应是钯催化的 C-N 交叉偶联反应，广泛用于药物合成，仓库中使用的数据集是该反应产率预测的经典基准。

• 数据集来源与规模：数据来自 Ahneman 等人 2018 年发表于《Science》的研究（https://doi.org/10.1126/science.aar5169），包含3955 个标准化反应