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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。

ESG-BERT - ESG-BERT模型提升可持续投资领域的文本分析能力
BERT模型ESG-BERTGithubHuggingface可持续投资开源项目文本挖掘模型自然语言处理
ESG-BERT是针对可持续投资领域优化的BERT模型。在非结构化文本数据上的训练使其在下一句预测和掩码语言建模任务中表现出色。文本分类任务中,ESG-BERT的F1分数达0.90,超越通用BERT模型和传统机器学习方法。这一模型为可持续投资领域的自然语言处理任务提供了有力支持,显著提升了ESG相关文本分析效果。
IgBert - 专注抗体序列分析的预训练语言模型
GithubHuggingfaceIgBert开源项目抗体序列机器学习模型特征提取蛋白质语言模型
IgBert是一个基于大规模抗体序列数据训练的语言模型,通过Observed Antibody Space数据集优化,主要用于分析抗体序列结构。该模型可同时处理抗体的重链和轻链序列,支持批量分析,并能生成序列特征表示。模型集成了序列处理工具,可用于多种抗体序列分析应用场景。
bertweet-large - 大规模英语推文预训练模型,面向社交媒体文本
BERTweetCOVID-19English TweetsGithubHuggingface开源项目模型语言模型预训练
BERTweet是首个面向英语推文的大规模预训练模型,基于RoBERTa程序开发,语料库包含2012至2019年间的8.45亿条推文及500万条涉及COVID-19的推文。在任务性能上,BERTweet在词性标注、命名实体识别、情感分析以及讽刺检测等方面表现出色,是分析推文内容的有效工具。
prot_bert - BERT蛋白质序列模型助力破解生命密码
GithubHuggingfaceProtBert开源项目掩码语言建模模型氨基酸序列生物信息学蛋白质语言模型
ProtBert是一种基于BERT架构的蛋白质序列预训练语言模型,在2.17亿个蛋白质序列上进行自监督学习。该模型能捕获序列中的关键生物物理特性,可用于蛋白质特征提取或下游任务微调。在二级结构预测和亚细胞定位等任务中表现优异,为解析蛋白质功能提供新工具。ProtBert展现了人工智能在生命科学领域的应用潜力。
Llama3-OpenBioLLM-70B - 生物医学领域的开源大型语言模型
GithubHuggingfaceOpenBioLLM-70B临床医疗领域开源项目模型模型训练生物医学
由Saama AI Labs开发的OpenBioLLM-70B是专为生物医学设计的开源语言模型。其在高质量数据集上进行微调,以70亿参数的性能在生物医学基准测试中表现优异,甚至超过了更大规模的模型。该模型基于Meta-Llama-3-70B-Instruct等架构,通过多样化的医疗数据集优化生物医学应用,为全球研究人员和开发者在医疗和生命科学领域提供支持。
ECG-Heartbeat-Classification-seq2seq-model - 序列到序列深度学习模型实现心电图心跳分类与心律失常检测
ECG心跳分类GithubMIT-BIH数据库序列到序列模型开源项目心律失常检测深度学习
项目利用序列到序列深度学习方法进行心电图心跳分类和心律失常检测,涵盖患者间和患者内两种情况。采用MIT-BIH心律失常数据库评估,提供预处理数据集和训练脚本。模型在分类任务中表现出色,为心脏病学研究提供新方法。代码开源,仅供学术和非商业使用。
BERTopic - 高效的Transformers主题建模,支持多种模式
BERTopicGithubPythonc-TF-IDFtransformers主题建模开源项目
BERTopic是一种利用Transformers和c-TF-IDF进行主题建模的技术,能够生成易于解释的密集主题聚类,同时保留关键词描述。该项目支持多种主题建模方法,如有监督、半监督和无监督模式,具有模块化和高扩展性。丰富的可视化功能和多种表示方法进一步支持深入分析。BERTopic还兼容多种嵌入模型,并支持多语言处理,适应不同应用场景。
ehrshot-benchmark - 电子健康记录基础模型少样本评估基准
EHRSHOTGithub基准测试基础模型少样本评估开源项目电子健康记录
EHRSHOT基准包含6,739名患者的完整电子健康记录和15个分类任务,用于评估EHR基础模型的少样本学习能力。项目发布了一个在大规模患者数据上预训练的临床基础模型,并提供相关资源,旨在推动EHR深度学习研究的发展和可重复性。
Myrrh_solar_10.7b_3.0 - Myrrh_solar_10.7b_3.0模型在医疗数据处理中的潜力
AI-hubGithubHuggingfaceMoAData医疗数据集大规模语言模型开源项目模型深度学习
该项目利用DPO方法对AI-hub医疗数据集进行训练,由MoAData公司开发,作者为Taeeon Park和Gihong Lee。这一模型专注于增强医疗数据处理的能力,用户可以通过Transformers库直接调用该模型,适用于多种医疗应用场景。
roberta-es-clinical-trials-ner - 西班牙语临床试验文本的医学命名实体识别模型
GithubHuggingfaceUMLSroberta-es-clinical-trials-ner临床试验医学命名实体识别开源项目模型西班牙语
这是一个针对西班牙语临床试验文本的医学命名实体识别模型。它可以识别四类语义实体:解剖结构、化学物质、疾病和医疗程序。模型基于bsc-bio-ehr-es预训练模型微调而来,在评估集上展现出较高的准确率和F1值。目前该模型仍在开发中,主要用于分析临床试验相关文本,不适合直接应用于医疗决策。
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