結晶材料の構造分析において、対称性を効率的かつ正確に特定することは重要なステップです。従来の方法は、深層学習モデルを無思考に適用し、化学的ルールを無視する傾向があります。また、実験からは、サブプロパティ混同（SPC）という深刻な問題に直面していることが示されています。これらの課題に対処するために、XRDecouplerフレームワークを導入します。このフレームワークは、化学者の思考過程を模倣し、多次元の結晶対称性情報を取り入れることでモデルの予測プロセスを化学的直感と一致させます。階層的なPXRDパターン学習モデルとマルチオブジェクティブ最適化アプローチを設計し、高品質な表現とバランスの取れた最適化を実現します。三つの主要データベース（CCDC、CoREMOF、InorganicData）における包括的な評価を通じて、XRDecouplerは性能、解釈性、一般化能力において優れた結果を示しています。