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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。

xlm-r-bert-base-nli-stsb-mean-tokens - XLM-RoBERTa句子嵌入模型支持多语言语义相似度和文本聚类
GithubHuggingfacesentence-transformers句子嵌入开源项目模型特征提取自然语言处理语义相似度
这是一个基于XLM-RoBERTa的句子嵌入模型,将句子和段落映射到768维密集向量空间。支持多语言,适用于语义搜索和文本聚类等任务。可通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库轻松使用。需注意,该模型已被弃用,建议使用更新的句子嵌入模型以获得更好性能。
sentence-bert-base-italian-xxl-uncased - 提升语义分析与聚类效果的意大利语句子相似度模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子嵌入句子相似性开源项目模型模型训练自然语言处理
这个意大利语句子相似度模型能将文本映射到768维度的密集向量空间,适用于语义搜索和语句聚类。其基于dbmdz/bert-base-italian-xxl-uncased构建,为文本理解与分析提供支持。在sentence-transformers库的支持下,模型的安装与使用变得极为简便,即使不使用该库,也可通过HuggingFace Transformers实现。其性能在Sentence Embeddings Benchmark中经过自动化评估,可供参考。
scibert_scivocab_uncased - 为科学文本优化的预训练BERT语言模型
GithubHuggingfaceSciBERT开源项目模型科学文本自然语言处理语言模型预训练模型
SciBERT是一个专门针对科学文本的预训练语言模型。该模型基于114万篇科学论文全文训练,包含31亿个标记。SciBERT采用自定义科学词汇表,提供大小写敏感和不敏感两种版本。这个模型在科学文本处理任务中表现优异,是科研工作者的有力工具。研究人员可根据具体需求选择合适的模型版本,从而提高科学文本相关的自然语言处理任务效果。
bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型,旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练,使其能学习句子的双向表示,适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练,BERT在各类任务中展现出卓越表现,但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。
SecureBERT - 网络安全专用的语言模型,提升文本分析和信息处理能力
GithubHuggingfaceSecureBERT开源项目文本分类模型网络安全语言模型问答
SecureBERT基于RoBERTa构建,是专用于处理网络安全文本的领域特定语言模型。经过海量的网络安全文本训练,它表现出在文本分类、命名实体识别等任务中的卓越性能,并在填空预测上优于模型如RoBERTa和SciBERT,保持对通用英语的良好理解。SecureBERT已在Huggingface平台上线,可作为下游任务的基础模型,以实现更精准的文本分析和处理。
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。
bert-base-nli-stsb-mean-tokens - 句子嵌入与语义搜索的基础模型
BERT模型GithubHuggingfacesentence-transformers变形金刚句子嵌入句子相似性开源项目模型
此模型能将句子和段落映射为768维向量,适用于分类和语义搜索。但由于其生成的嵌入质量不佳,已被弃用。建议使用最新的模型以提升效果。通过安装sentence-transformers库或使用HuggingFace Transformers,都能实现向量转换功能。
SpanMarkerNER - 命名实体识别的高效训练框架
BERTGithubHugging FaceNamed Entity RecognitionRoBERTaSpanMarker开源项目
SpanMarker是一个基于Transformer库的命名实体识别框架,支持BERT、RoBERTa和ELECTRA等编码器。框架提供模型加载、保存、超参数优化、日志记录、检查点、回调、混合精度训练和8位推理等功能。用户可以方便地使用预训练模型,并通过免费API进行快速原型开发和部署。
Awesome-Medical-Large-Language-Models - 医疗大语言模型前沿进展汇总
AI医疗Github人工智能医疗大语言模型开源项目生物医学AI自然语言处理
项目汇总医疗健康领域最新大型语言模型,涵盖谷歌、DeepMind、哈佛等机构的Med-Gemini、AMIE、Meditron等模型。提供模型信息、代码链接和引用数据,为医疗AI研究提供重要参考。研究人员和开发者可借此了解医疗AI最新发展动态。
Medical_NLP - 医疗行业自然语言处理资源汇总,包括评测、数据集和预训练模型
GithubMedical_NLP中文医疗基准测评开源项目开源预训练模型数据集评测
本页面汇总了最新的医疗自然语言处理资源,涵盖基准评测、比赛信息、多语言数据集、开源预训练模型、学术论文和工具包等内容。为研究人员和开发者提供一站式资源支持,以提升医疗NLP领域的研究深度和应用效果。
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