BioLORD-2023-M

BioLORD-2023-M

生物医学句子相似度模型,覆盖多种语言

该项目利用BioLORD预训练策略,提升临床句子与生物医学概念的语义表示。通过多关系知识图谱中的定义和描述,实现概念表示的语义化与层次匹配。模型在临床句子和生物医学概念的相似度上表现卓越,支持七种欧洲语言。

对比学习开源项目模型GithubHuggingface临床语义表示本体论BioLORD

BioLORD-2023-M项目简介

BioLORD-2023-M是一个现代生物医学模型,它通过一种名为BioLORD的全新预训练策略开发而成,旨在为临床句子和生物医学概念提供有意义的表示形式。此模型的诞生是为了克服现有技术在处理生物医学名称时可能产生非语义表示的问题。

项目背景

现有的方法通常通过最大化相同概念名字的相似性来实现,同时通过对比学习来避免表示的塌陷。然而,这些生物医学名称并非总是自明的,这可能导致一些非语义的表述形式的产生。为解决此问题,BioLORD通过使用定义和从生物医学本体多关系知识图谱中提取的简短描述来为其概念表示奠定基础。得益于这些基础,模型可以生成更加语义化的概念表示,能够更好地符合本体的层级结构。

BioLORD-2023-M的优势

BioLORD-2023-M设立了临床句子(MedSTS)和生物医学概念(EHR-Rel-B)文本相似性的新标杆。该模型基于sentence-transformers/all-mpnet-base-v2,并经过进一步的微调,使用了BioLORD-Dataset和自动生成的临床术语定义集AGCT-Dataset。此模型正式支持7种欧洲语言(英语、西班牙语、法语、德语、荷兰语、丹麦语和瑞典语),非正式地支持多种其他语言。

兄弟模型

除了BioLORD-2023-M,此系列还包括其他相关模型:

训练策略

BioLORD-2023-M的训练策略可以分为三个阶段。首先是对比阶段,使用对比学习方法强化句子和概念的语义表示。随后是自蒸馏阶段,进一步调整模型以更好地适应多语言环境。在训练过程中,模型通过细致的优化与迭代,不断提高其在语义分析上的表现。

使用方法

BioLORD-2023-M通过sentence-transformers库,使得用户可以轻松将句子或段落映射到768维的密集向量空间,便于执行聚类或语义搜索任务。它特别适合处理医疗文档如电子病历或临床笔记。用户可以通过安装sentence-transformers,简单调用模型进行嵌入处理。此外,该模型还可以通过transformers库进行使用。

许可证

该模型的贡献部分是遵循MIT许可证的。但由于使用了来自UMLS和SnomedCT的数据,用户需确保在使用该模型前获得UMLS和SnomedCT的相关许可证。目前,这些数据在大多数国家是免费使用的,但用户可能需要注册账号并定期报告数据使用情况以保持许可证的有效性。

总的来说,BioLORD-2023-M通过结合深度学习模型和全面医学知识图谱的优势,实现了生物医学领域文本相似性计算的全新高度,并为相关研究和实际应用提供了重要支持。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多