#SciBERT
scibert_scivocab_uncased-finetuned-ner - 采用SciBERT微调的药物和不良反应识别模型
Github开源项目模型命名实体识别Huggingface医学SciBERT药物不良反应
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。
scibert_scivocab_cased - 科学文献领域的预训练语言模型
Github开源项目预训练模型语言模型模型Huggingface语料库SciBERT科学文本
SciBERT是一款用于科学文本的预训练语言模型，基于Semantic Scholar的114万篇论文和31亿个标记进行训练。其专有的scivocab词汇表利于更好地匹配训练语料，支持cased和uncased模型版本，适合科学文献分析。