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PharmBERT-uncased

药品标签处理的BERT模型

PharmBERT 是一个专用于药品标签的 BERT 模型,通过领域相关的预训练和微调技术,提高药品信息的提取和处理能力。适合制药和生命科学领域的专业人员使用,PharmBERT 可以有效解析药品文档,提升研发效率。有关更多信息和技术细节,请访问 PharmBERT 的 GitHub 页面。

WellcomeBertMesh - 基于PubMedBERT的生物医学文献主题分类模型
GithubHuggingfacePubMedBert医学分类开源项目文本分析机器学习模型生物医学
WellcomeBertMesh是一款由WellcomeTrust开发的生物医学文本分类模型,基于最新的PubMedBERT架构,专门用于为生物医学文献和研究基金分配MeSH主题标签。该模型采用多标签注意力机制,在2.2百万篇PubMed文献上训练,实现了63%的微观F1分数。该模型可应用于研究基金申请审核和生物医学文献分类等领域的主题标注工作。
Bio-Medical-Llama-3-8B - 适用于生物医学领域的精细化文本处理语言模型
Bio-Medical-Llama-3-8BGithubHuggingface临床决策医学大模型开源项目模型生物医学
Bio-Medical-Llama-3-8B模型在定制的BioMedData数据集上进行微调,特别适用于生物医学应用。通过超过500,000条多样化的样本,这一模型在生物医学领域展现高质量的知识覆盖。它能够生成与生物医学相关的文本,为研究人员和临床医生提供有价值的支持,但在高风险场景中使用时需确保信息准确性并负责任地应用。
bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型,旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练,使其能学习句子的双向表示,适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练,BERT在各类任务中展现出卓越表现,但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。
TinySapBERT-from-TinyPubMedBERT-v1.0 - 微型生物医学实体表示模型TinySapBERT
GithubHuggingfaceKAZU框架TinyPubMedBERTTinySapBERT开源项目模型生物医学实体表示语言模型
TinySapBERT是一个微型生物医学实体表示模型,基于TinyPubMedBERT和SapBERT方法开发。作为KAZU框架的组成部分,它为生物医学命名实体识别提供高效解决方案。该模型旨在提升生物医学文本分析任务的性能,为研究人员提供有力工具。
scibert_scivocab_uncased - 为科学文本优化的预训练BERT语言模型
GithubHuggingfaceSciBERT开源项目模型科学文本自然语言处理语言模型预训练模型
SciBERT是一个专门针对科学文本的预训练语言模型。该模型基于114万篇科学论文全文训练,包含31亿个标记。SciBERT采用自定义科学词汇表,提供大小写敏感和不敏感两种版本。这个模型在科学文本处理任务中表现优异,是科研工作者的有力工具。研究人员可根据具体需求选择合适的模型版本,从而提高科学文本相关的自然语言处理任务效果。
phibert-finetuned-ner - 微调生物文本识别的新模型提升精度与准确性
Adam优化器GithubHuggingfacephibert-finetuned-ner召回率开源项目模型精确度训练损失
phibert-finetuned-ner模型是通过微调dmis-lab的biobert-v1.1而实现的,旨在提高生物文本识别领域的精度和准确性。其在评估数据集上取得了精度0.9238和准确性0.9950。此模型适用于生物医学领域的命名实体识别,优化过程中采用了Adam优化器和线性学习率调度策略,在3个训练纪元中实现了低损失与高精确度。
biomed_roberta_base - RoBERTa衍生模型在生物医学NLP任务中展现优异性能
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目模型生物医学自然语言处理语言模型预训练
BioMed-RoBERTa-base是一个针对生物医学领域优化的语言模型,基于RoBERTa-base架构,通过对268万篇科学论文全文的持续预训练而成。该模型在文本分类、关系提取和命名实体识别等多项生物医学NLP任务中表现出色,比基础RoBERTa模型有显著提升。这为生物医学领域的自然语言处理研究提供了一个强大的预训练工具。
phrase-bert - 短语嵌入与语料库分析的提升方案
GithubHuggingfacePhrase-BERT句子相似性开源项目模型特征提取短语嵌入语料库探索
Phrase-BERT项目利用BERT改进短语嵌入,应用于语料库分析,通过sentence-transformers库轻松实现模型安装与使用,支持短语点积及余弦相似度计算。项目包含五个短语语义评估任务,提供训练与微调Phrase-BERT所需的代码和数据集,使用Python脚本详细展现使用方法、训练和评估步骤,便捷用户进行多任务扩展。
ClinicalNER - 多语言临床命名实体识别模型 提取医疗文本中的药物和用药信息
GithubHuggingfaceMedNERFXLM-R临床命名实体识别医疗文本分析多语言模型开源项目模型
ClinicalNER是一个基于XLM-R Base的多语言临床命名实体识别模型,通过英语n2c2数据集微调。该模型能从医疗文本中提取药物、剂量、频率、持续时间、用量和剂型等实体信息。在法语评估测试集MedNERF上,ClinicalNER展现了优异的零样本跨语言迁移能力,micro-F1分数达0.804。支持英、法、德、西、意等多种语言,ClinicalNER为临床文本分析提供了实用的工具。
polyBERT - 面向聚合物结构分析的智能化学语言模型
GithubHuggingfacePSMILESpolyBERT化学语言模型句向量开源项目模型聚合物信息学
polyBERT是一个专门用于聚合物结构分析的化学语言模型,通过将PSMILES字符串转换为600维指纹向量来表示聚合物化学结构。模型集成了sentence-transformers和HuggingFace Transformers框架,采用mean pooling方法处理词嵌入,能够高效完成聚合物结构的自动化分析。
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