Bio_Discharge_Summary_BERT

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

ClinicalBERT Huggingface MIMIC III 电子健康记录模型 Github 开源项目自然语言处理机器学习

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。

ZeroShotBioNER - 高效生物医学命名实体识别的突破性方法

BERTGithubHuggingface命名实体识别少样本学习开源项目模型生物医学文本识别零样本学习

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。

TinySapBERT-from-TinyPubMedBERT-v1.0 - 微型生物医学实体表示模型TinySapBERT

GithubHuggingfaceKAZU框架TinyPubMedBERTTinySapBERT开源项目模型生物医学实体表示语言模型

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。

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。

Llama3-OpenBioLLM-8B - 医疗领域的开源语言模型，助力创新与研究

GithubHuggingfaceOpenBioLLM-8B临床问答开源项目模型生物医学自然语言处理训练技术

OpenBioLLM-8B是一个由Saama AI Labs开发的开源生物医学语言模型。该模型通过先进技术和8亿参数的设计，实现了在生物医学任务中的高效表现，超过了同类模型的基准测试。其专注于满足医学和生命科学领域的语言需求，基于大量高质量的生物医学数据进行训练，能够高效生成和理解专业文本，为医疗创新提供支持。

phibert-finetuned-ner - 微调生物文本识别的新模型提升精度与准确性

Adam优化器GithubHuggingfacephibert-finetuned-ner召回率开源项目模型精确度训练损失

phibert-finetuned-ner模型是通过微调dmis-lab的biobert-v1.1而实现的，旨在提高生物文本识别领域的精度和准确性。其在评估数据集上取得了精度0.9238和准确性0.9950。此模型适用于生物医学领域的命名实体识别，优化过程中采用了Adam优化器和线性学习率调度策略，在3个训练纪元中实现了低损失与高精确度。

character-bert - 字符级CNN构建的开放词汇表神经网络模型

CharacterBERTGithub开放词表开源项目神经网络自然语言处理词嵌入

CharacterBERT是BERT的一个变体,采用字符级CNN模块动态构建词表示,无需依赖预定义词片词汇表。这种方法可生成任意输入标记的表示,适用于医学等专业领域。与标准BERT相比,CharacterBERT生成词级上下文表示,对拼写错误更为鲁棒,且可轻松适应不同领域而无需重新训练词片词汇表。该模型在多个医学领域任务中表现优于BERT,提供更便捷实用的词级开放词汇表表示。

BioMistral-7B - 多语言开源生物医学语言模型评估

BioMistralGithubHuggingface医学多语言开源开源项目模型量化

BioMistral是专为生物医学设计的开源大型语言模型，基于Mistral，经PubMed Central数据进一步训练，表现出色于多语言医学问答评估。其轻量化模型可通过量化和模型合并提升竞争力，为医学领域首次进行跨语言大规模评估。所有模型、评估基准和脚本免费开放供研究使用，建议避免在临床或专业医疗环境中应用，因存在潜在风险和偏见。

BERTweet - 专为英语推文预训练的大规模语言模型，助力自然语言处理

BERTweetCOVID-19GithubRoBERTa开源项目英文推文语言模型

BERTweet是首个专为英语推文预训练的公共语言模型，基于RoBERTa预训练程序，使用850M条推文数据进行训练，包含普通推文和疫情相关推文。BERTweet提供多种预训练模型，能够无缝集成于transformers和fairseq框架，支持情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务，为研究和应用提供有力支持。

scibert_scivocab_uncased-finetuned-ner - 采用SciBERT微调的药物和不良反应识别模型

GithubHuggingfaceSciBERT不良反应医学命名实体识别开源项目模型药物

此模型基于SciBERT进行微调，专门用于识别药物名称和其不良反应，能够有效分类输入文本中的药物和不良反应实体，提升医学文本的信息提取效率。通过简单设置NER流水线，该模型可快速部署并用于自动化识别，主要应用于处理与药物和不良反应相关的自然语言处理任务，是处理ade_corpus_v2数据集的有效工具。

SocialBERT-social - ESG领域社会文本分类的优化语言模型

ESGGithubHuggingfaceSocialBERT人工智能开源项目模型社会文本分类自然语言处理

SocialBERT-social是专注于ESG领域社会文本分类的高效语言模型。通过在SocialBERT-base基础上利用2k社会数据集进行微调，该模型大幅提升了社会文本识别精度。它与Hugging Face pipeline无缝集成，适用于复杂的ESG分析和风险评估任务。项目还提供了详尽的使用指南和相关论文，为研究者和实践者提供了全面的支持。

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