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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

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。

camembert-ner - 基于camemBERT的高性能法语命名实体识别模型
GithubHuggingfaceNERcamemBERTwikiner_fr实体识别开源项目模型自然语言处理
camembert-ner是一个在wikiner-fr数据集上微调的法语命名实体识别模型。该模型在非正式文本如电子邮件和聊天记录中表现出色,尤其善于识别不以大写字母开头的实体。它能够识别人名、组织、地点和其他杂项实体,并可通过HuggingFace框架轻松集成。模型的整体F1分数为0.8914,其中人名识别准确率最高,达到0.9483。
gliner_medium-v2.1 - 多功能通用型命名实体识别模型GLiNER
GLiNERGithubHuggingface人工智能命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理
GLiNER是一种基于双向Transformer编码器的命名实体识别模型,可识别任意类型的实体。该模型为资源受限场景提供了实用的替代方案,克服了传统NER模型仅限预定义实体的局限性,同时避免了大型语言模型的高成本问题。GLiNER支持多语言,提供不同规模的版本,安装使用简便。在NER基准测试中表现优异,适用于多种应用场景。
Bio_Discharge_Summary_BERT - 改进电子健康记录分析的Bio_Discharge_Summary_BERT模型
ClinicalBERTGithubHuggingfaceMIMIC III开源项目机器学习模型电子健康记录自然语言处理
Bio_Discharge_Summary_BERT模型基于BioBERT进行初始化,专注于分析MIMIC III数据库的出院小结文本。经过专业的数据预处理和基于Google BERT的训练,该模型在医疗文本处理任务中展现出优异表现,可以通过transformers库加载,用于医疗研究和实际应用。
gliner_large-v2.1 - 通用命名实体识别模型,适合资源有限的应用场景
GLiNERGithubHuggingface双向Transformer命名实体识别多语言开源开源项目模型
GLiNER是使用双向Transformer编码器的通用命名实体识别模型,能够识别多种实体类型。相比于传统NER模型和体积庞大的语言模型,GLiNER在资源有限的情况下表现出卓越的灵活性和效率。最新的GLiNER v2.1版本支持单语和多语模型,性能表现依旧出色。用户可以通过安装GLiNER Python库,将其方便地集成到项目中,适用于多种语言的文本预测任务。
bluebert_pubmed_mimic_uncased_L-12_H-768_A-12 - 基于PubMed和MIMIC-III数据的BlueBERT医学自然语言处理模型
BERTBlueBertGithubHuggingface临床笔记医学文本开源项目模型自然语言处理
BlueBERT是一个经过PubMed文献摘要和MIMIC-III临床笔记预训练的BERT模型,适用于医学自然语言处理。它使用NLTK进行文本预处理,提高了对医学文本的理解能力,是临床研究和医学信息检索的有效工具。
gliner_multi-v2.1 - 多语言命名实体识别模型兼顾灵活性与资源效率
GLiNERGithubHuggingface命名实体识别多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
GLiNER是一种基于双向Transformer编码器的多语言命名实体识别模型,能够识别任意类型的实体。与传统NER模型和大型语言模型相比,GLiNER在保持性能的同时提高了资源效率。该模型提供多个版本,参数量介于166M至459M之间,支持英语和多语言处理,并采用Apache-2.0开源许可。GLiNER为资源受限的应用场景提供了一个实用的NER解决方案。
xlm-roberta-large-wnut2017 - XLM-RoBERTa模型在多语言命名实体识别中的应用
GithubHuggingfaceNERTransformerXLM-RoBERTa开源项目模型模型微调自然语言处理
xlm-roberta-large-wnut2017是一个微调用于多语言命名实体识别的XLM-RoBERTa模型,具备多语言处理能力。使用者可以轻松地调用该模型以增强语言信息提取的效率。详情请参考TNER官方库。
xlm-roberta-large-ner-spanish - 基于XLM-Roberta-large的高性能西班牙语命名实体识别模型
CoNLL-2002GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别开源项目模型自然语言处理西班牙语
xlm-roberta-large-ner-spanish是一个基于XLM-Roberta-large模型微调的西班牙语命名实体识别(NER)模型。该模型在CoNLL-2002数据集的西班牙语部分上训练,在测试集上实现了89.17的F1分数,展现出优秀的性能。此模型能够有效识别文本中的人名、地名、组织机构等命名实体,为西班牙语自然语言处理任务提供了有力工具。
meditron-7b - 在医学领域提升大型语言模型性能的创新方法
GPT预训练GithubHuggingfaceLlama-2Meditron医学大语言模型开源项目模型
Meditron-7B是开源的医学大型语言模型,通过持久的预训练,结合选定的PubMed文献和国际医学指南数据,提高了医疗推理任务的能力。该模型在文本生成和医疗问答方面显示了潜力,但实际使用需经过更多测试和适应调整。
gatortron-base - 大规模临床语言模型GatorTron-Base助力医疗AI研究
GatorTronGithubHuggingface临床语言模型医疗信息学去识别化开源项目模型自然语言处理
GatorTron-Base是佛罗里达大学与NVIDIA合作开发的临床语言模型,基于BERT架构,拥有3.45亿参数。该模型利用820亿字的去标识化临床笔记等多源数据预训练,可应用于临床概念提取、关系抽取等多项自然语言处理任务。GatorTron-Base为研究人员提供了强大的开源工具,推动了医疗AI领域的发展,为临床文本分析开辟了新的可能性。
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