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scibert_scivocab_uncased-finetuned-ner

采用SciBERT微调的药物和不良反应识别模型

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。

biomedical-ner-all - 基于英语的生物医学实体识别AI模型
AIGithubHuggingfaceMaccrobatNamed Entity Recognitiontransformers库开源项目模型生物医学
该AI模型基于Maccrobat数据集训练,可以识别107种生物医学实体,适用于案例报告等文本工作。通过distilbert-base-uncased构建,拥有低碳排放(0.0279千克)和30.17分钟的训练时间。通过Huggingface API或transformers库,可便捷应用于生物医学领域;教程视频提供详细使用说明。
scispacy - 科学文献处理的定制spaCy管道与模型
GithubPython 3.6scispaCyspaCy安装安装方式开源项目
scispaCy项目提供了适用于科学文献处理的定制化spaCy管道和模型,包括基于生物医学数据训练的分词器、词性标注器和实体识别模型。用户可轻松安装和使用这些工具,项目支持多种NER模型和实体链接器,适合不同任务使用,并提供详细的安装和使用指南。
Bio-Medical-Llama-3-8B - 适用于生物医学领域的精细化文本处理语言模型
Bio-Medical-Llama-3-8BGithubHuggingface临床决策医学大模型开源项目模型生物医学
Bio-Medical-Llama-3-8B模型在定制的BioMedData数据集上进行微调,特别适用于生物医学应用。通过超过500,000条多样化的样本,这一模型在生物医学领域展现高质量的知识覆盖。它能够生成与生物医学相关的文本,为研究人员和临床医生提供有价值的支持,但在高风险场景中使用时需确保信息准确性并负责任地应用。
compact-biobert - 压缩优化的生物医学BERT模型
CompactBioBERTGithubHuggingface开源项目模型模型蒸馏深度学习生物医学自然语言处理
CompactBioBERT是BioBERT的压缩版本,通过结合DistilBioBERT和TinyBioBERT的蒸馏技术,在PubMed数据集上训练而成。该模型采用6层transformer结构,隐藏层和嵌入层维度为768,总参数约6500万。CompactBioBERT在保持生物医学自然语言处理性能的同时,有效缩小了模型规模,提升了计算效率。
ChineseNER - 多模型支持的中文命名实体识别开源项目
Github中文NER命名实体识别多任务学习开源项目深度学习模型词汇增强
这是一个开源的中文命名实体识别项目,集成了多种深度学习模型。从BiLSTM-CRF到BERT-BiLSTM-CRF,再到多任务学习模型,涵盖了NER领域的主流算法。项目特色包括词汇增强、数据增强和MRC框架等创新功能。同时提供了完整的训练、评估流程和Docker部署方案,便于研究者和开发者使用。项目集成了从BiLSTM-CRF到BERT系列的多种NER模型,并创新性地引入词汇增强、数据增强和MRC框架等技术。不仅提供了详细的模型训练和评估指南,还支持Docker部署,方便研究人员和工程师快速应用到实际场景中。
distilbert-base-cased-finetuned-conll03-english - 基于DistilBERT的英语命名实体识别模型
CoNLL-2003DistilBERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目模型自然语言处理迁移学习
这是一个基于distilbert-base-cased模型微调的英语命名实体识别(NER)工具。该模型在conll2003英语数据集上训练,对大小写敏感,在验证集上达到98.7%的F1分数。它能够有效识别和分类文本中的人名、地名和组织名等命名实体,为各种自然语言处理任务提供支持。
medspacy - 临床NLP工具库,提供多语言支持和多功能文本处理
GithubmedspaCyspaCy临床文本处理医学NLP开源项目自然语言处理
medspacy是一款基于spaCy框架的临床NLP工具库,提供句子分割、上下文分析、属性识别和章节检测等模块化功能。它适用于临床文本的处理和分析,支持多语言并鼓励扩展更多语言规则。各模块可独立使用,包括概念提取、实体后处理和数据可视化等功能。
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。
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。
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。
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