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TinySapBERT-from-TinyPubMedBERT-v1.0

微型生物医学实体表示模型TinySapBERT

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。

spark-nlp - 高效自然语言处理与大规模语言模型开源库
Apache SparkGithubSpark NLP开源项目机器学习自然语言处理预训练模型
Spark NLP 是一个基于 Apache Spark 的开源库,提供高效且准确的自然语言处理注释,支持机器学习管道的分布式扩展。该库包含超过 36000 个预训练管道和模型,支持 200 多种语言,涵盖分词、词性标注、嵌入、命名实体识别、文本分类、情感分析、机器翻译等任务。兼容 BERT、RoBERTa 等主流变压器模型,支持 Python、R、Java、Scala 和 Kotlin。
UltraFastBERT - 指数级加速的BERT语言模型训练与推理方案
BERTGithubUltraFastBERT开源项目机器学习神经网络语言模型
UltraFastBERT是一个开源项目,旨在通过创新的快速前馈(FFF)层设计实现BERT语言模型的指数级加速。项目提供了完整的训练代码,以及在CPU、PyTorch和CUDA平台上的高效实现。包含训练文件夹、各平台基准测试代码,以及UltraFastBERT-1x11-long模型的配置和权重,可通过HuggingFace轻松加载使用。研究人员可以方便地复现结果,并进一步探索该突破性技术在自然语言处理领域的广泛应用潜力。
KeyBERT - BERT驱动的智能关键词提取工具
BERT嵌入GithubKeyBERT关键词提取开源项目机器学习自然语言处理
KeyBERT是一款利用BERT嵌入技术的关键词提取工具。它通过计算文档和短语的嵌入表示之间的余弦相似度,识别出最能代表文档内容的关键词和短语。该工具支持Sentence-Transformers、Flair和Spacy等多种嵌入模型,适用于广泛的文本分析场景。KeyBERT还集成了Max Sum Distance和Maximal Marginal Relevance等算法,以提升结果多样性。此外,它还能与大型语言模型协同工作,为用户提供灵活高效的关键词提取方案。
paperai - 医学与科研文献的语义搜索与工作流
Githubmachine learningmedicalpaperaiscientific paperssemantic search开源项目
paperai为医学与科研文献提供高效的语义搜索与工作流解决方案,结合机器学习和SQLite数据库,实现全方位报告生成。支持pip和Docker安装,附带丰富的使用示例和模型构建指南。
swift-coreml-transformers - 实现GPT-2和BERT等Transformer模型
CoreMLGithubSwiftTransformers开源项目模型转换自然语言处理
swift-coreml-transformers项目提供了GPT-2、DistilGPT-2、BERT和DistilBERT等Transformer模型的Swift Core ML实现。项目包括预训练模型、转换脚本、分词器实现和演示应用。开发者可在iOS设备上部署这些自然语言处理模型,实现文本生成和问答功能。该开源项目展示了如何将先进NLP技术应用于移动设备。
MedCAT - 从电子健康记录中提取信息并链接到生物医学术语库
GithubMedCATSNOMED-CTUMLS开源项目生物医学本体论电子健康记录
MedCAT是一款用于从电子健康记录(EHR)中提取信息并将其链接到生物医学术语库(如SNOMED-CT和UMLS)的工具。它支持多个模型,包括UMLS小型模型、完整的SNOMED国际模型和荷兰UMLS模型等。用户可以通过UMLS用户认证下载最新的模型包。项目持续更新,新增功能包括医疗文本否定检测和患者时间线深度生成建模。此外,还发布了多篇相关研究论文。安装简单,可选择支持GPU或CPU。
BERT-Relation-Extraction - 改进BERT模型在关系抽取任务中的应用与效果分析
ALBERTBERTGithubPython关系抽取开源项目预训练
该项目实现了ACL 2019论文《Matching the Blanks: Distributional Similarity for Relation Learning》的PyTorch开源版本,涵盖BERT、ALBERT和BioBERT三种模型。项目提供预训练和微调方法,并通过SemEval 2010任务8和FewRel数据集验证了模型在关系抽取任务中的表现。
Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色,支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具
GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络
为中文用户提供高效的文本分类解决方案,支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型,涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程,通过下载与调用数据,实现多标签分类和文本相似度计算,简化复杂的自然语言处理任务。
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