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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

MedNERFGithub开源项目多语言模型临床命名实体识别医疗文本分析Huggingface模型XLM-R

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。

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介绍相关项目
ner-german - 德语命名实体识别模型 集成Flair嵌入和LSTM-CRF技术
FlairGithubHuggingface命名实体识别序列标注开源项目德语模型自然语言处理
这是一个德语命名实体识别(NER)模型，基于Flair框架开发。模型可识别文本中的人名、地名、组织名和其他专有名词，在CoNLL-03德语修订版数据集上F1分数达87.94%。采用Flair嵌入和LSTM-CRF技术，提供高精度的德语NER功能。该模型易于使用，只需几行Python代码即可集成到NLP项目中。
bert-large-NER - BERT大型版命名实体识别模型实现最先进性能
BERTCoNLL-2003GithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理
bert-large-NER是一个基于BERT大型模型的命名实体识别(NER)工具。该模型在CoNLL-2003数据集上训练，可准确识别地点、组织、人名和其他杂项四类实体。模型支持通过Transformers pipeline轻松集成，适用于多种NER应用场景。在测试集上，bert-large-NER的F1分数达到91.7%，展现了卓越的实体识别能力。
roberta-large-ner-english - 基于RoBERTa的英语命名实体识别模型 擅长处理非正式文本
GithubHuggingFaceHuggingfaceNERroberta-large实体识别开源项目模型自然语言处理
roberta-large-ner-english是一个基于RoBERTa大型模型微调的英语命名实体识别模型。它在CoNLL-2003数据集上训练，在验证集上实现了97.53%的F1分数。该模型在处理电子邮件、聊天等非正式文本时表现优异，尤其擅长识别不以大写字母开头的实体。相比SpaCy，它在非正式文本上的表现更出色。模型可识别人名、组织、地点和杂项实体，并可通过HuggingFace库轻松集成到NLP项目中。
deid_roberta_i2b2 - RoBERTa模型用于医疗记录去标识化
GithubHIPAAHuggingfaceI2B2RoBERTa医疗记录去标识化开源项目模型自然语言处理
这是一个基于RoBERTa的序列标注模型，专门用于医疗记录去标识化。模型能识别11种受保护健康信息类型，采用BILOU标记方案。在I2B2 2014数据集上训练后，可自动从医疗记录中移除敏感信息。项目提供了使用说明、数据格式要求和示例代码，便于快速应用。
llava-med-v1.5-mistral-7b - Mistral-7B驱动的生物医学视觉语言模型 快速训练的开源研究工具
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LLaVA-Med-v1.5-Mistral-7b是一款专注生物医学领域的大型视觉语言模型。它基于PMC-15M数据集开发，采用课程学习方法训练，能处理多种医学图像类型，如显微镜、放射和组织学图像。该模型在PathVQA和VQA-RAD等基准测试中表现优异，为生物医学视觉语言研究提供了重要工具。值得注意的是，这是一个仅用于研究目的的开源项目，仅支持英语处理，不适用于临床环境。
GLiNER - 通用轻量级命名实体识别模型
BERTGLiNERGithub命名实体识别开源项目机器学习自然语言处理
GLiNER是一个通用轻量级的命名实体识别模型,采用双向转换器编码器架构。它能识别任意类型的实体,填补了传统NER模型和大型语言模型之间的空白。GLiNER具有灵活性高、体积小、效率高的特点,适用于资源受限的场景。该模型支持自定义实体类型,可应用于信息提取、文本分类等多种自然语言处理任务。
ner-bert-german - 基于BERT的德语命名实体识别模型实现精准NER分析
BERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目德语机器学习模型自然语言处理
该模型通过对bert-base-multilingual-cased进行微调，实现德语文本中位置、组织和人名的识别。模型在wikiann数据集训练后，总体F1分数达0.8829，在人名实体识别方面表现尤为出色。模型使用Adam优化器和线性学习率调度器，经7轮训练完成。
distilbert-NER - 一个精简、高效的命名实体识别模型
AI模型CoNLL-2003DistilBERTGithubHuggingfacedistilbert-NER命名实体识别开源项目模型
distilbert-NER是DistilBERT的精简版本，专为命名实体识别（NER）任务优化，能够识别地点、组织、人物等实体。相比BERT，参数更少，具备更小的模型体积和更高的速度，并在CoNLL-2003数据集上精细调优，具备良好的精度和性能。
ICD-10-Code-Prediction - 基于临床BERT实现医疗诊断代码自动预测
BERTGithubHuggingfaceICD-10临床预测医疗诊断开源项目模型自然语言处理
这是一个基于MIMIC临床数据训练的BERT模型，用于自动预测医疗诊断文本对应的ICD-10代码。模型通过Transformers库实现，支持输出前5个最可能的预测结果。该工具可用于辅助医疗诊断编码工作，提升工作效率。
camembert-ner-with-dates - 基于camemBERT的法语命名实体识别模型集成日期标记功能
CamemBERTGithubHuggingFaceHuggingface命名实体识别开源项目日期标注模型自然语言处理
camembert-ner-with-dates是一个增强版的法语命名实体识别模型，基于camemBERT架构，新增日期标记功能。该模型在扩展的wikiner-fr数据集（约17万句）上训练，支持识别组织、人名、地点、杂项和日期等实体。在混合测试数据上，模型达到83%的F1分数，优于传统日期解析方法。用户可通过Hugging Face平台轻松使用该模型，总体精确度、召回率和F1分数均达到0.928。
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