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Bio_Discharge_Summary_BERT

改进电子健康记录分析的Bio_Discharge_Summary_BERT模型

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。

SapBERT-from-PubMedBERT-fulltext - 生物医学实体表示的自对齐预训练模型
GithubHuggingfaceSapBERTUMLS实体链接开源项目模型生物医学实体表示自对齐预训练
SapBERT-from-PubMedBERT-fulltext是一个基于PubMedBERT的生物医学实体表示模型。该模型采用自对齐预训练技术,精确捕捉实体间的细粒度语义关系,在医学实体链接任务中表现出色。它在多个基准数据集上创造新纪录,显示出卓越的性能和适应性。模型支持快速生成生物医学实体的高质量嵌入表示,为相关研究提供有力工具。
BioGPT - 预训练Transformer模型为生物医学文本提供强大工具
BioGPTGithubTransformer开源项目生物医学文本自然语言处理预训练模型
BioGPT是一个针对生物医学文本的预训练Transformer模型。该模型在关系提取、文档分类和问答等下游任务中表现优异。项目提供预训练模型和特定任务的微调模型,可通过多种渠道获取。BioGPT支持文本生成、特征提取等多种应用场景,为生物医学自然语言处理研究提供了实用工具。
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。
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。
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。
WellcomeBertMesh - 基于PubMedBERT的生物医学文献主题分类模型
GithubHuggingfacePubMedBert医学分类开源项目文本分析机器学习模型生物医学
WellcomeBertMesh是一款由WellcomeTrust开发的生物医学文本分类模型,基于最新的PubMedBERT架构,专门用于为生物医学文献和研究基金分配MeSH主题标签。该模型采用多标签注意力机制,在2.2百万篇PubMed文献上训练,实现了63%的微观F1分数。该模型可应用于研究基金申请审核和生物医学文献分类等领域的主题标注工作。
awesome-bioie - 免费工具和方法助力提取非结构化生物医学数据中的信息
BERTBioIEGithubLLMs开源项目生物医学数据自然语言处理
这个开源项目提供了一系列无需付费且许可要求低的资源,旨在从非结构化生物医学数据和文本中提取结构化信息。随着语言模型如BERT和GPT-4的引入,生物信息提取方法得到了显著优化。项目涵盖多个方面,包括研究概述、活跃群组、工具和数据集,所有资源均公开且积极维护。
biogpt - 生物医学领域的预训练生成式语言模型
BioGPTGithubHuggingface开源项目文本生成模型生物医学自然语言处理预训练模型
BioGPT是一种针对生物医学领域的预训练生成式语言模型。该模型在大规模生物医学文献上训练,在多项自然语言处理任务中表现出色,尤其在关系抽取和问答任务上取得了显著成果。除了擅长分类任务外,BioGPT还具备强大的文本生成能力,能为生物医学术语提供流畅的描述。这些特性使得BioGPT在生物医学领域有广泛的应用前景。
Clinical-Longformer - 基于Longformer的临床知识增强模型 提高医疗NLP任务效果
Clinical-LongformerGithubHuggingface临床自然语言处理医疗信息学开源项目模型长文本处理预训练语言模型
Clinical-Longformer是一种临床知识增强的预训练语言模型,基于Longformer架构开发。该模型利用MIMIC-III临床笔记进行进一步预训练,可处理长达4,096个token的输入。在10个基准数据集上,Clinical-Longformer在多项任务中表现优于ClinicalBERT,包括命名实体识别、问答、自然语言推理和文本分类。这一改进为长文本临床NLP任务提供了更有效的工具,有望推动医疗领域自然语言处理技术的进步。
MedicalGPT - 优化医疗GPT模型,提升医疗对话系统的响应与精确性
GithubMedicalGPT医患对话医疗大模型开源项目强化学习微调
MedicalGPT项目采用多阶段方法如增量预训练、精细微调及奖励建模强化学习,优化医疗GPT模型,增强医疗对话与问答系统的性能。模型以人类反馈为基础,通过直接偏好优化和强化学习策略,调整生成对话的质量与人类偏好的契合度,提供科学准确的医疗咨询,项目持续接入先进的医疗语言处理技术,应对医疗领域的需求变化。
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