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MedNER-CR-JA

日语医疗文档命名实体识别模型

MedNER-CR-JA是一个面向日语医疗文档的命名实体识别模型,基于NTCIR-16 Real-MedNLP标准开发。模型可识别医疗文本中的疾病诊断、用药信息及时序表达,输出XML格式的标准化标注结果。通过Python实现,支持批量处理医疗文档,适用于医疗信息提取和文本分析等应用场景。

roberta-large-NER - XLM-RoBERTa大型模型用于多语言命名实体识别
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa人工智能命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理
XLM-RoBERTa-large模型基础上微调的多语言命名实体识别工具,支持100多种语言。在英语CoNLL-2003数据集上训练,可用于命名实体识别和词性标注等标记分类任务。该模型由Facebook AI研究团队开发,具有强大的跨语言能力,但存在潜在偏见和局限性。作为自然语言处理的重要工具,它为多语言文本分析提供了有力支持。
MedMNIST - 标准化医学图像分类数据集
GithubMedMNIST医学图像分类开源项目数据集机器学习神经网络
MedMNIST是一个标准化的生物医学图像数据集,包含18个2D和3D子集。数据集提供28x28及更大尺寸的图像,涵盖多种医学影像模态,适用于不同的分类任务。总计约708K个2D图像和10K个3D图像,支持生物医学图像分析、计算机视觉和机器学习研究。MedMNIST以其多样性、标准化和易用性,成为评估机器学习算法和开发医学模型的重要资源。
medAlpaca - 医疗问答大语言模型套件 助力智能医疗对话
GithubMedAlpaca医疗问答大语言模型开源开源项目微调
medAlpaca是一个医疗问答大语言模型项目,基于Stanford Alpaca和AlpacaLoRA开发。该项目提供经过医学文本微调的开源语言模型,可用于开发医疗聊天机器人。medAlpaca使用多种医学数据进行训练,包括医学闪卡、维基和对话数据集。项目还提供详细的数据集描述、训练指南和基准测试结果,旨在推动医疗领域大语言模型的研究与应用。
ShenNong-TCM-LLM - 基于LlaMA的中医药大规模语言模型 推动传统医学智能化
GithubShenNong-TCM-LLM中医药大模型开源项目指令数据集知识图谱自然语言处理
ShenNong-TCM-LLM是基于LlaMA的中医药大规模语言模型,采用实体为中心的自指令方法和中医药知识图谱生成指令数据。该模型旨在提升人工智能在中医药领域的知识和回答能力,推动大模型在传统医学中的应用。ShenNong-TCM-LLM能回答中医药问题,提供中医诊断和治疗建议,在中医药领域展现出优秀性能。
MING - 中文医疗问诊模型
GithubMING医疗大模型医疗问答开源模型开源项目智能问诊
明医 (MING) 是一款开源的中文医疗问诊模型,基于医疗指令进行微调,主要功能包括医疗问答和智能问诊。最新的MING-MOE版本通过稀疏低秩适配器专家提升多任务学习性能。该项目由上海交通大学和上海人工智能实验室智慧医疗中心合作开发,提供多种模型版本供下载使用。
QiZhenGPT - 开源中文医学大语言模型
GithubQiZhen医学大模型中文医学语言模型开源项目疾病知识指令药品知识问答长尾关键词
利用QiZhenGPT,结合启真医学知识库,构建高效的中文医学语言模型,提升药品和疾病问答精确度。致力于持续优化该技术,支持医患交流,并助力医疗记录自动生成。
awesome_Chinese_medical_NLP - 中文医学自然语言处理(NLP)开源资源大全
CBLUEGithubawesome_Chinese_medical_NLP中文医疗信息处理命名实体识别开源项目知识图谱
收录中文医学自然语言处理(NLP)各类资源,如术语集、语料库、词向量、预训练模型、知识图谱、命名实体识别、问答系统和信息抽取工具。项目旨在推动中文医学NLP技术发展,提供丰富的开源数据集和工具,包含中文医疗信息处理挑战榜CBLUE数据集、中文电子病历预训练Bert模型及多种医学词汇和知识图谱资源。这些材料涵盖术语标准化、文本分类等领域,为中文医学NLP研究和应用奠定坚实基础。
CareGPT - 医疗人工智能开源模型
CareGPTGithub医疗LLM开源模型开源项目数据集部署
CareGPT是为医疗行业设计的开源大型语言模型,提供全面的医学数据整合、高效的模型部署和资源持续更新。此项目优化了模型与知识库的结合,全面支持LLaMA系列模型的训练,并构建了高效的问答系统,从而在医疗人工智能领域中取得显著成效。深入了解CareGPT,发掘更多医疗应用案例,并推进科技与医疗的深度结合。
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。
entity-recognition-datasets - 多领域实体识别和命名实体识别任务数据集
AnnotationsDatasetsEntity RecognitionGithubNERNamed Entity Recognition开源项目
此库包含多个领域的实体识别和命名实体识别(NER)任务数据集,包括新闻、社交媒体、医学等。项目提供数据目录和转换代码,部分数据因许可证限制无法直接共享。虽然自2020年起更新较少,但仍接受通过issue或pull request添加的数据集,并支持多种语言的NER数据,如德语、西班牙语和荷兰语等。
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