高速文字列解析の時もそうだけど、結局化学構造は文字列表現とかグラフ表現するので、シニフィエ、シニフィアン的な側面があって、こっちの学問も必然的に追いかけないとトレンドキャッチアップできないよねと。しているヒトがあんまりいないけど。本書を読んでいて、なんとなく自然言語処理で使われているような方法論を取り入れてみればいいのかなぁと思ったけど、ECFP(FCFP)って結局bi-gram,tri-gramみたいなもんだし、自然言語には文法という並びに意味があるけど、化合物の文字列表現の場合は方向がそろっているわけではないからその辺りをどうにかしないと難しいよねと改めて思ったのと。現状の化合物の表記法が、例えば軌道とかを暗(implicit)に記述できているのかなぁというあたりがちょっと疑問。いった点も含めてKaggleのあれに関しては別のエントリでちょっとメモった。それから、もし資料が作れればMishima.sykで話すかもしれません。ChallengeについてChemoinformaticsの実務者側からのメッセージ的なものが無いので書いておいてもいいかなと。一応ググるとDeepLearningが活性予測に超使える的な文脈で語られているが、実際はこの結果を受けて「すげー使える」という印象をもっているChemoinformatistはほとんどいないはずです。いう印象のほうが自然かと(評価方法はこれ)。