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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。

ner-german-large - Flair框架驱动的德语大规模命名实体识别模型
FlairGithubHuggingfaceNER开源项目德语命名实体识别机器学习模型自然语言处理
这是一个基于Flair框架的德语大规模命名实体识别(NER)模型。它可识别人名、地名、组织名和其他名称四类实体。模型结合了文档级XLM-R嵌入和FLERT技术,在CoNLL-03德语修订版数据集上获得92.31的F1分数。研究者可通过Flair库轻松调用此模型进行NER任务。项目同时提供了使用示例和训练脚本,便于进一步开发和优化。
NuNER_Zero - 优化GLiNER架构的零样本命名实体识别模型
GLiNERGithubHuggingfaceNuNER Zero命名实体识别开源项目模型自然语言处理零样本学习
NuNER Zero是一种基于GLiNER架构的零样本命名实体识别模型,通过NuNER v2.0数据集训练。作为token分类器,它可识别任意长度的实体。在GLiNER基准测试中,NuNER Zero的token级F1分数较GLiNER-large-v2.1提升3.1%,成为当前性能领先的紧凑型零样本NER模型。该模型采用实体类型与文本拼接的输入方式,并具有便捷的安装与使用流程。
BiomedCLIP-PubMedBERT_256-vit_base_patch16_224 - 基于PubMedBERT的生物医学视觉语言基础模型
BiomedCLIPGithubHuggingfacePubMedBERT图像分类开源项目模型生物医学视觉语言处理
BiomedCLIP是一个生物医学视觉语言基础模型,集成了PubMedBERT和Vision Transformer技术。该模型通过1500万医学图像-文本对的预训练,能够执行跨模态检索和图像分类等任务。在多个标准数据集上,BiomedCLIP显著提升了性能基准。这一模型为生物医学视觉语言处理研究奠定了坚实基础,在放射学等领域具有广泛应用前景。
ner-english - Flair框架英语命名实体识别模型 准确率93%
FlairGithubHuggingface命名实体识别序列标注开源项目模型深度学习自然语言处理
该模型是Flair框架的标准英语命名实体识别(NER)模型,能识别人名、地名、组织名和其他名称四类实体。采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构,在CoNLL-03数据集上F1分数达93.06%。用户可通过Flair库轻松加载使用。模型提供了详细的训练脚本和引用信息,方便研究人员进一步探索和引用。
BiomedVLP-CXR-BERT-specialized - 胸部X光领域专用语言模型 优化生物医学视觉语言处理
CXR-BERTGithubHuggingface医疗影像多模态学习开源项目模型胸部X光自然语言处理
BiomedVLP-CXR-BERT-specialized是专为胸部X光领域开发的语言模型。通过优化词汇表、创新预训练方法、权重正则化和文本增强技术,该模型在放射学自然语言推理和掩码语言模型预测等任务中表现优异。它还能应用于零样本短语定位和图像分类等视觉-语言处理任务。此外,该模型与ResNet-50图像模型联合训练,可用于短语定位。作为生物医学视觉-语言处理研究的重要工具,BiomedVLP-CXR-BERT-specialized为相关领域提供了新的可能性。
Awesome-Medical-Large-Language-Models - 医疗大语言模型前沿进展汇总
AI医疗Github人工智能医疗大语言模型开源项目生物医学AI自然语言处理
项目汇总医疗健康领域最新大型语言模型,涵盖谷歌、DeepMind、哈佛等机构的Med-Gemini、AMIE、Meditron等模型。提供模型信息、代码链接和引用数据,为医疗AI研究提供重要参考。研究人员和开发者可借此了解医疗AI最新发展动态。
SapBERT-UMLS-2020AB-all-lang-from-XLMR - 跨语言生物医学实体表示学习框架
GithubHuggingfaceSapBERT实体链接开源项目模型生物医学自然语言处理跨语言模型
SapBERT-UMLS-2020AB-all-lang-from-XLMR是基于XLM-RoBERTa的跨语言生物医学实体表示学习框架。该模型利用UMLS 2020AB数据集训练,生成高质量的多语言生物医学实体嵌入。在ACL 2021和NAACL 2021会议上获得认可,为生物医学实体链接和语义相似度计算提供有力支持。研究人员可便捷提取实体表示,推动跨语言生物医学文本挖掘研究发展。
nbailab-base-ner-scandi - 斯堪的纳维亚语言的命名实体识别模型
GithubHuggingfaceScandiNER北欧语言命名实体识别开源项目数据集模型模型性能
这个模型是NbAiLab/nb-bert-base的精调版本,适用于丹麦语、挪威语、瑞典语、冰岛语和法罗语的命名实体识别(NER)。通过整合DaNE、NorNE、SUC 3.0和WikiANN的一些数据集,模型可以提供高精度的NER结果,并支持多种语言包括英语。识别的实体类型包括人名、地名、组织名及其他类别。模型以Micro-F1得分约为89%的表现,以及4.16样本/秒的处理速度表现出色,同时模型体积合理,带来好的准确性和效率平衡。
BioLORD-2023-M - 生物医学句子相似度模型,覆盖多种语言
BioLORDGithubHuggingface临床对比学习开源项目本体论模型语义表示
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。
bert-base-NER-uncased - BERT基础模型应用于命名实体识别的开源项目
GithubHuggingfaceMIT许可证免责条款开源许可开源项目模型版权声明软件分发
该项目基于BERT的bert-base-uncased模型,通过微调实现了命名实体识别(NER)功能。模型能有效识别文本中的实体,支持多种语言和实体类别,包括人名、地名、组织机构等。在多个NER数据集上展现了优异性能,模型参数规模约1.1亿。项目为自然语言处理研究人员和开发者提供了一个强大的工具,可用于提取各类文本中的关键实体信息,适用于信息抽取、问答系统等多种应用场景。
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