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scispacy

科学文献处理的定制spaCy管道与模型

scispaCy项目提供了适用于科学文献处理的定制化spaCy管道和模型,包括基于生物医学数据训练的分词器、词性标注器和实体识别模型。用户可轻松安装和使用这些工具,项目支持多种NER模型和实体链接器,适合不同任务使用,并提供详细的安装和使用指南。

spyder - 强大的Python科学计算集成开发环境
GithubPythonSpyder开发环境开源软件开源项目科学计算
Spyder是一个开源的Python科学计算集成开发环境,集成了编辑、调试和分析等功能。它为数据科学家、研究人员和工程师提供了全面的工具集,支持多种操作系统。Spyder具有直观的界面和高效的编程体验,有助于用户进行科学计算和数据分析。该项目持续更新,拥有活跃的社区支持,是Python科学计算领域的重要工具。
Awesome-Scientific-Language-Models - 科学领域预训练语言模型资源汇总
Github大型语言模型开源项目模态知识表示科学领域预训练模型
Awesome-Scientific-Language-Models是一个涵盖多个科学领域预训练语言模型的资源列表。该项目收录了数学、物理、化学等领域的模型,包括不同参数规模和多种模态。资源列表持续更新,为科研人员提供丰富的语言模型参考和应用案例。
bluebert_pubmed_mimic_uncased_L-12_H-768_A-12 - 基于PubMed和MIMIC-III数据的BlueBERT医学自然语言处理模型
BERTBlueBertGithubHuggingface临床笔记医学文本开源项目模型自然语言处理
BlueBERT是一个经过PubMed文献摘要和MIMIC-III临床笔记预训练的BERT模型,适用于医学自然语言处理。它使用NLTK进行文本预处理,提高了对医学文本的理解能力,是临床研究和医学信息检索的有效工具。
ChineseNER - 多模型支持的中文命名实体识别开源项目
Github中文NER命名实体识别多任务学习开源项目深度学习模型词汇增强
这是一个开源的中文命名实体识别项目,集成了多种深度学习模型。从BiLSTM-CRF到BERT-BiLSTM-CRF,再到多任务学习模型,涵盖了NER领域的主流算法。项目特色包括词汇增强、数据增强和MRC框架等创新功能。同时提供了完整的训练、评估流程和Docker部署方案,便于研究者和开发者使用。项目集成了从BiLSTM-CRF到BERT系列的多种NER模型,并创新性地引入词汇增强、数据增强和MRC框架等技术。不仅提供了详细的模型训练和评估指南,还支持Docker部署,方便研究人员和工程师快速应用到实际场景中。
subword-nmt - 神经机器翻译子词分割预处理工具
BPEGithub分词开源项目机器翻译神经网络自然语言处理
subword-nmt是一个文本子词分割预处理工具,主要应用于神经机器翻译领域。它实现了字节对编码(BPE)等算法,具备多语言联合学习、词汇过滤和BPE dropout等功能。该工具支持pip安装,提供命令行接口,适用于各类NMT任务,可有效处理罕见词。
PharmBERT-uncased - 药品标签处理的BERT模型
BERT模型GithubHuggingfacePharmBERT开源项目模型药品标签预训练领域专用模型
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。
Medical-NER - DeBERTa微调的医学命名实体识别模型
DeBERTaGithubHuggingfaceNER模型token-classification医学数据集医疗实体识别开源项目模型
该模型基于DeBERTa在PubMED数据集上微调,可识别41种医学实体,如诊断、症状和治疗。它利用先进的自然语言处理技术从医疗文本中准确提取关键信息,支持临床决策和医学研究。模型可通过Hugging Face推理API或transformers库轻松使用,为医疗信息处理提供了便捷工具。
lvis-api - 大规模词汇实例分割API的便捷安装与功能
APIGithubLVIS图像标注大词汇实例分割开源项目数据集
LVIS API 提供读取和交互注释文件、可视化注释和评估结果的功能。该项目包含超过16.4万张图像和200万高质量实例分割掩码,并涵盖1200多个基础对象类别。支持在虚拟环境中通过pip安装。该API已在第2届联合COCO和LVIS工作坊的ECCV 2020大会上发布,适用于大规模词汇实例分割的研究和应用。
other - 高性能开源自然语言处理框架
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理框架,提供多种预训练模型和工具。支持文本分类、问答和生成等任务,适用于研究和生产环境。该框架易用且灵活,可处理多语言文本,支持迁移学习。Transformers定期更新,紧跟NLP领域最新进展,为用户提供丰富的API和优化的性能。
keyphrase-extraction-kbir-inspec - 基于KBIR的科学文献关键短语提取模型
GithubHuggingfaceInspec数据集KBIR关键词提取开源项目模型深度学习自然语言处理
这是一个基于KBIR架构的关键短语提取模型,在Inspec科学文献数据集上进行了微调。该模型利用深度学习技术捕捉文本语义,在Inspec测试集上实现了0.56的F1@M分数。相比传统方法,它能更准确地从科学文献摘要中提取关键短语,帮助研究人员快速把握文献核心内容。
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