PharmBERT-uncased

药品标签处理的BERT模型

Github 预训练 PharmBERT 模型开源项目药品标签 Huggingface 领域专用模型 BERT模型

PharmBERT 是一个专用于药品标签的 BERT 模型，通过领域相关的预训练和微调技术，提高药品信息的提取和处理能力。适合制药和生命科学领域的专业人员使用，PharmBERT 可以有效解析药品文档，提升研发效率。有关更多信息和技术细节，请访问 PharmBERT 的 GitHub 页面。

BioLinkBERT-base - 结合文献和引用关系的生物医学预训练模型

BioLinkBERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型特征提取生物医学跨文档任务

BioLinkBERT-base模型利用PubMed文献和引用信息进行预训练，在多项生物医学NLP基准测试中达到了出色表现。它在知识密集型及跨文档任务中尤为有效，并可用于问题回答、序列分类和特征提取的微调应用。

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。

prot_bert - BERT蛋白质序列模型助力破解生命密码

GithubHuggingfaceProtBert开源项目掩码语言建模模型氨基酸序列生物信息学蛋白质语言模型

ProtBert是一种基于BERT架构的蛋白质序列预训练语言模型，在2.17亿个蛋白质序列上进行自监督学习。该模型能捕获序列中的关键生物物理特性，可用于蛋白质特征提取或下游任务微调。在二级结构预测和亚细胞定位等任务中表现优异，为解析蛋白质功能提供新工具。ProtBert展现了人工智能在生命科学领域的应用潜力。

SapBERT-UMLS-2020AB-all-lang-from-XLMR - 跨语言生物医学实体表示学习框架

GithubHuggingfaceSapBERT实体链接开源项目模型生物医学自然语言处理跨语言模型

SapBERT-UMLS-2020AB-all-lang-from-XLMR是基于XLM-RoBERTa的跨语言生物医学实体表示学习框架。该模型利用UMLS 2020AB数据集训练，生成高质量的多语言生物医学实体嵌入。在ACL 2021和NAACL 2021会议上获得认可，为生物医学实体链接和语义相似度计算提供有力支持。研究人员可便捷提取实体表示，推动跨语言生物医学文本挖掘研究发展。

ChemBERTa-zinc-base-v1 - 面向分子结构预测与化学特性分析的深度学习模型

ChemBERTaGithubHuggingfaceRoBERTaSMILES化学机器学习开源项目模型深度学习

ChemBERTa-zinc-base-v1是一个专注于化学分子结构分析的深度学习模型。通过对大规模分子数据的训练，该模型能够进行分子结构预测，并支持毒性、溶解度、药物相似性等化学特性分析。模型创新地将自然语言处理技术应用于化学领域，为研究人员提供了一个高效的分子结构分析工具。

clinical-assertion-negation-bert - 临床文本病症状态分类BERT模型

BERTGithubHuggingface临床医疗医疗诊断开源项目文本分类模型自然语言处理

基于ClinicalBERT的预训练模型，专注于临床笔记中的病症状态分类。该模型可识别医疗记录中的病症状态，将其分为存在(PRESENT)、不存在(ABSENT)和可能存在(POSSIBLE)三类。通过在i2b2挑战赛数据集上微调，为临床文档的结构化处理提供支持。

S-PubMedBert-MS-MARCO - 医疗文本信息检索专用BERT模型

GithubHuggingfaceMS-MARCOPubMedBERTsentence-transformers医疗文本处理开源项目模型语义搜索

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。

BiomedVLP-CXR-BERT-specialized - 胸部X光领域专用语言模型优化生物医学视觉语言处理

CXR-BERTGithubHuggingface医疗影像多模态学习开源项目模型胸部X光自然语言处理

BiomedVLP-CXR-BERT-specialized是专为胸部X光领域开发的语言模型。通过优化词汇表、创新预训练方法、权重正则化和文本增强技术，该模型在放射学自然语言推理和掩码语言模型预测等任务中表现优异。它还能应用于零样本短语定位和图像分类等视觉-语言处理任务。此外，该模型与ResNet-50图像模型联合训练，可用于短语定位。作为生物医学视觉-语言处理研究的重要工具，BiomedVLP-CXR-BERT-specialized为相关领域提供了新的可能性。

bert-for-patents - Google基于亿级专利数据训练的大规模语言模型

BERTGithubHuggingface专利人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理

bert-for-patents是Google基于BERT Large架构开发的专利文本分析模型，通过对超过1亿份专利文档的训练而成。该模型采用Apache-2.0许可证，适用于专利文本分析和信息提取任务。目前该模型已应用于欧盟联合研究中心的Patents4IPPC项目中。

IgBert - 专注抗体序列分析的预训练语言模型

GithubHuggingfaceIgBert开源项目抗体序列机器学习模型特征提取蛋白质语言模型

IgBert是一个基于大规模抗体序列数据训练的语言模型，通过Observed Antibody Space数据集优化，主要用于分析抗体序列结构。该模型可同时处理抗体的重链和轻链序列，支持批量分析，并能生成序列特征表示。模型集成了序列处理工具，可用于多种抗体序列分析应用场景。

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