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S-PubMedBert-MS-MARCO

医疗文本信息检索专用BERT模型

S-PubMedBert-MS-MARCO是一个针对医疗和健康文本领域优化的信息检索模型。它基于PubMedBERT,并通过MS-MARCO数据集微调,可将文本映射为768维向量。该模型适用于语义搜索和文本聚类,支持Sentence-Transformers和HuggingFace Transformers框架,为医疗文本分析提供了有效工具。

msmarco-distilbert-base-dot-prod-v3 - 基于DistilBERT的向量化文本映射与相似度计算模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索
msmarco-distilbert-base-dot-prod-v3是一个开源的sentence-transformer模型,通过将文本映射为768维向量实现语义表示。模型采用点积方法计算文本相似度,支持语义搜索和文本聚类功能。集成sentence-transformers框架,可快速部署并应用于实际场景。该模型在句子嵌入基准测试中表现出色,适用于多种自然语言处理任务。
ms-marco-MiniLM-L-12-v2 - 跨编码器模型实现高效信息检索与段落排序
Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS MarcoSentenceTransformers信息检索开源项目模型自然语言处理
ms-marco-MiniLM-L-12-v2是为MS Marco段落排序任务开发的跨编码器模型。该模型在信息检索领域表现优异,能够高效编码和排序查询与段落。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco Passage Reranking数据集上,模型分别达到74.31的NDCG@10和39.02的MRR@10。每秒处理960个文档的速度使其在准确性和效率间实现了良好平衡,适用于各类信息检索应用场景。
distilbert-dot-tas_b-b256-msmarco - 基于平衡主题感知采样的高效密集检索方案
BERT_DotDistilBertGithubHuggingfaceMSMARCO开源项目文本检索模型知识蒸馏
本项目提供了一个基于DistilBERT的密集文本检索模型,采用双编码器结构和点积评分机制。该模型使用平衡主题感知采样(TAS-B)方法在MS MARCO数据集上训练,可用于候选集重排序或直接进行向量索引密集检索。模型在多个测试集上展现出优于BM25基线的检索性能。其特点包括高效训练(单GPU 48小时内完成)和保留原始DistilBERT的6层架构。这一方案为高效密集检索提供了新的解决思路。
msmarco-distilbert-base-v4 - 基于DistilBERT的高性能句子嵌入模型
GithubHuggingfacesentence-transformers嵌入向量开源项目模型特征提取自然语言处理语义相似度
msmarco-distilbert-base-v4是一个基于sentence-transformers框架的句子嵌入模型,能将文本映射到768维向量空间。这个模型适用于语义搜索、聚类等任务,可通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库轻松集成。它采用DistilBERT架构和平均池化策略,为自然语言处理应用提供高效的文本表示能力。
simlm-msmarco-reranker - SimLM预训练的高性能密集段落检索模型
GithubHuggingfaceSimLM信息检索密集段落检索开源项目模型自然语言处理预训练模型
simlm-msmarco-reranker模型采用简单的瓶颈架构,通过自监督预训练压缩段落信息。在MS-MARCO等数据集上表现优异,超越ColBERTv2等多向量方法。该模型仅需无标签语料库即可训练,适用于缺乏标记数据的场景。研究人员可以使用此模型计算查询和段落的相关性得分,应用于信息检索和文本排序任务。
MedCPT-Article-Encoder - 生物医学文章嵌入模型
GithubHuggingfaceMedCPTPubMed信息检索开源项目模型生物医学文本嵌入语义搜索
MedCPT-Article-Encoder是一个生物医学文章嵌入模型,通过255M对查询-文章数据预训练而成。该模型能有效捕捉生物医学文本的语义信息,适用于文章搜索、聚类等任务。在多个零样本生物医学信息检索数据集上,MedCPT-Article-Encoder展现了出色的性能。这一工具可帮助研究人员和开发者提高生物医学文献的检索和分析效率。
MedCPT-Query-Encoder - 用于生物医学语义检索的文本嵌入模型
GithubHuggingfaceMedCPTPubMed开源项目模型生物医学文本嵌入语义搜索零样本信息检索
MedCPT-Query-Encoder是一个针对生物医学领域的文本编码模型。该模型通过大规模预训练,可为短文本生成高质量嵌入表示,适用于语义搜索、文本聚类等任务。在多个生物医学信息检索数据集上,MedCPT-Query-Encoder展现出优异性能,为生物医学文献检索提供了有力支持。
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。
ICD-10-Code-Prediction - 基于临床BERT实现医疗诊断代码自动预测
BERTGithubHuggingfaceICD-10临床预测医疗诊断开源项目模型自然语言处理
这是一个基于MIMIC临床数据训练的BERT模型,用于自动预测医疗诊断文本对应的ICD-10代码。模型通过Transformers库实现,支持输出前5个最可能的预测结果。该工具可用于辅助医疗诊断编码工作,提升工作效率。
mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1 - 支持多语言的MMARCO跨编码器模型
Cross-EncoderGithubGoogle翻译Huggingface信息检索多语言开源项目模型模型训练
MMARCO-MiniLMv2-L12-H384-v1模型使用MMARCO数据集,以Google Translate翻译为14种语言,基于多语言MiniLMv2训练,主要用于信息检索。借助SentenceTransformers工具,用户可以对查询进行编码和排序,实现高效的信息检索。详细信息和训练代码可在SBERT.net及GitHub上查看,适用于多语言环境的信息检索。
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