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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

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。

Clinical-Longformer - 基于Longformer的临床知识增强模型 提高医疗NLP任务效果
Clinical-LongformerGithubHuggingface临床自然语言处理医疗信息学开源项目模型长文本处理预训练语言模型
Clinical-Longformer是一种临床知识增强的预训练语言模型,基于Longformer架构开发。该模型利用MIMIC-III临床笔记进行进一步预训练,可处理长达4,096个token的输入。在10个基准数据集上,Clinical-Longformer在多项任务中表现优于ClinicalBERT,包括命名实体识别、问答、自然语言推理和文本分类。这一改进为长文本临床NLP任务提供了更有效的工具,有望推动医疗领域自然语言处理技术的进步。
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。
character-bert - 字符级CNN构建的开放词汇表神经网络模型
CharacterBERTGithub开放词表开源项目神经网络自然语言处理词嵌入
CharacterBERT是BERT的一个变体,采用字符级CNN模块动态构建词表示,无需依赖预定义词片词汇表。这种方法可生成任意输入标记的表示,适用于医学等专业领域。与标准BERT相比,CharacterBERT生成词级上下文表示,对拼写错误更为鲁棒,且可轻松适应不同领域而无需重新训练词片词汇表。该模型在多个医学领域任务中表现优于BERT,提供更便捷实用的词级开放词汇表表示。
bertweet-base - BERTweet为英文推文提供预训练大规模语言模型
BERTweetGithubHuggingfaceRoBERTa开源项目推特模型自然语言处理预训练语言模型
BERTweet是针对英文推文预训练的开源大规模语言模型。该模型基于RoBERTa架构,使用8.5亿条英文推文进行训练,包括与COVID-19相关的推文。BERTweet在词性标注、命名实体识别、情感分析和讽刺检测等任务中表现出色。作为处理Twitter数据的基础工具,BERTweet可应用于多种自然语言处理任务,为研究人员提供了宝贵的资源。
gatortron-base - 大规模临床语言模型GatorTron-Base助力医疗AI研究
GatorTronGithubHuggingface临床语言模型医疗信息学去识别化开源项目模型自然语言处理
GatorTron-Base是佛罗里达大学与NVIDIA合作开发的临床语言模型,基于BERT架构,拥有3.45亿参数。该模型利用820亿字的去标识化临床笔记等多源数据预训练,可应用于临床概念提取、关系抽取等多项自然语言处理任务。GatorTron-Base为研究人员提供了强大的开源工具,推动了医疗AI领域的发展,为临床文本分析开辟了新的可能性。
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。
BioGPT - 预训练Transformer模型为生物医学文本提供强大工具
BioGPTGithubTransformer开源项目生物医学文本自然语言处理预训练模型
BioGPT是一个针对生物医学文本的预训练Transformer模型。该模型在关系提取、文档分类和问答等下游任务中表现优异。项目提供预训练模型和特定任务的微调模型,可通过多种渠道获取。BioGPT支持文本生成、特征提取等多种应用场景,为生物医学自然语言处理研究提供了实用工具。
Llama3-OpenBioLLM-8B - 医疗领域的开源语言模型,助力创新与研究
GithubHuggingfaceOpenBioLLM-8B临床问答开源项目模型生物医学自然语言处理训练技术
OpenBioLLM-8B是一个由Saama AI Labs开发的开源生物医学语言模型。该模型通过先进技术和8亿参数的设计,实现了在生物医学任务中的高效表现,超过了同类模型的基准测试。其专注于满足医学和生命科学领域的语言需求,基于大量高质量的生物医学数据进行训练,能够高效生成和理解专业文本,为医疗创新提供支持。
scibert_scivocab_uncased-finetuned-ner - 采用SciBERT微调的药物和不良反应识别模型
GithubHuggingfaceSciBERT不良反应医学命名实体识别开源项目模型药物
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。
MedEmbed-small-v0.1 - 模型在医疗信息检索和分类中的应用
GithubHuggingfaceMedEmbed临床嵌入信息检索医疗嵌入句子变换器开源项目模型
项目专注于利用组合数据集进行信息检索与分类操作,如MedicalQARetrieval、NFCorpus和PublicHealthQA等。模型的评估指标包括精确率、召回率和F1-分数,在多任务如医疗问答和亚马逊评论分类中展现了良好性能。分类和检索任务测试结果显示,该模型在精度和性能上表现优异,为医疗嵌入和临床信息检索提供了有效的解决方案。
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