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ZeroShotBioNER

高效生物医学命名实体识别的突破性方法

ZeroShotBioNER是一种创新的生物医学命名实体识别模型,基于Transformer架构,支持零样本和少样本学习。该模型在25多个生物医学NER类别上训练,可识别疾病、化学物质、基因等多种实体。其突出优势在于能进行零样本推理,并仅需少量样本即可针对新类别进行微调。模型采用BioBERT架构,提供详细的使用说明和丰富的实体类别列表,为生物医学文本分析提供了强大工具。

clinical-assertion-negation-bert - 临床文本病症状态分类BERT模型
BERTGithubHuggingface临床医疗医疗诊断开源项目文本分类模型自然语言处理
基于ClinicalBERT的预训练模型,专注于临床笔记中的病症状态分类。该模型可识别医疗记录中的病症状态,将其分为存在(PRESENT)、不存在(ABSENT)和可能存在(POSSIBLE)三类。通过在i2b2挑战赛数据集上微调,为临床文档的结构化处理提供支持。
arabic-ner - 阿拉伯语BERT命名实体识别模型支持九大类型
BERTGithubHugging FaceHuggingface命名实体识别开源项目模型自然语言处理阿拉伯语
该阿拉伯语命名实体识别模型基于BERT预训练,可识别9种实体类型,包括人名、组织、地点等。模型使用37.8万标记的语料训练,在3万标记验证集上F1分数达87%。项目提供完整示例,适用于多种阿拉伯语自然语言处理任务。
pubmedbert-base-embeddings - 专为医学文献优化的嵌入模型 支持语义搜索和RAG应用
GithubHuggingfacePubMedBERT医学文献嵌入向量开源项目模型自然语言处理语义搜索
PubMedBERT Embeddings是一个专门针对医学文献优化的嵌入模型。它基于PubMedBERT进行微调,将句子和段落映射到768维向量空间。该模型在PubMed标题-摘要对上训练,相比通用模型能为医学文献生成更高质量的嵌入向量。它支持聚类、语义搜索等应用,可通过txtai、Sentence-Transformers或Hugging Face Transformers等框架轻松集成。在多个PubMed相关评估数据集上,该模型展现出优秀的性能表现。
bert-base-romanian-ner - 罗马尼亚语命名实体识别的高级BERT模型
GithubHuggingfaceRONECbert-base-romanian-ner命名实体识别开源项目文本预处理模型模型性能
此项目提供了一款经过微调的BERT模型,专注于罗马尼亚语命名实体识别,以优异的性能而著称。模型识别15种实体,如人物、地缘政治实体、地点、组织等,并基于RONEC v2.0数据集训练,拥有超过50万标记及80,283个独特实体。生成的标签采用BIO2格式,使其在命名实体识别任务中表现卓越。用户可通过Transformers库的NER管道或Python包便捷使用该模型。
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。
MedEmbed-small-v0.1 - 模型在医疗信息检索和分类中的应用
GithubHuggingfaceMedEmbed临床嵌入信息检索医疗嵌入句子变换器开源项目模型
项目专注于利用组合数据集进行信息检索与分类操作,如MedicalQARetrieval、NFCorpus和PublicHealthQA等。模型的评估指标包括精确率、召回率和F1-分数,在多任务如医疗问答和亚马逊评论分类中展现了良好性能。分类和检索任务测试结果显示,该模型在精度和性能上表现优异,为医疗嵌入和临床信息检索提供了有效的解决方案。
MedCPT-Query-Encoder - 用于生物医学语义检索的文本嵌入模型
GithubHuggingfaceMedCPTPubMed开源项目模型生物医学文本嵌入语义搜索零样本信息检索
MedCPT-Query-Encoder是一个针对生物医学领域的文本编码模型。该模型通过大规模预训练,可为短文本生成高质量嵌入表示,适用于语义搜索、文本聚类等任务。在多个生物医学信息检索数据集上,MedCPT-Query-Encoder展现出优异性能,为生物医学文献检索提供了有力支持。
deberta-v3-xsmall-zeroshot-v1.1-all-33 - 面向边缘设备的轻量级零样本文本分类模型
DeBERTaGithubHuggingface开源项目文本分类模型模型微调自然语言处理零样本分类
DeBERTa-v3-xsmall的零样本文本分类衍生模型,主干参数2200万,词汇参数1.28亿,总大小142MB。针对边缘设备场景优化,支持浏览器端部署。模型在情感分析、主题分类等33个数据集评估中表现稳定,多数任务准确率达80%以上,适合资源受限场景下的快速文本分类应用。
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。
Few-NERD - 大规模精细标注的命名实体识别数据集
BERTFew-NERDGithubfew-shot实体识别开源项目监督学习
Few-NERD是一个大规模精细标注的命名实体识别数据集,包含8种粗粒度类型、66种细粒度类型、188,200个句子、491,711个实体和4,601,223个标记。支持监督学习和少样本学习的三种基准任务。了解数据集的关键功能、最新更新,以及如何获取数据和运行模型的详细指南。
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