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临床文本病症状态分类BERT模型

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。

Bio-Medical-Llama-3-8B - 适用于生物医学领域的精细化文本处理语言模型
Bio-Medical-Llama-3-8BGithubHuggingface临床决策医学大模型开源项目模型生物医学
Bio-Medical-Llama-3-8B模型在定制的BioMedData数据集上进行微调,特别适用于生物医学应用。通过超过500,000条多样化的样本,这一模型在生物医学领域展现高质量的知识覆盖。它能够生成与生物医学相关的文本,为研究人员和临床医生提供有价值的支持,但在高风险场景中使用时需确保信息准确性并负责任地应用。
pubmedbert-base-embeddings - 专为医学文献优化的嵌入模型 支持语义搜索和RAG应用
GithubHuggingfacePubMedBERT医学文献嵌入向量开源项目模型自然语言处理语义搜索
PubMedBERT Embeddings是一个专门针对医学文献优化的嵌入模型。它基于PubMedBERT进行微调,将句子和段落映射到768维向量空间。该模型在PubMed标题-摘要对上训练,相比通用模型能为医学文献生成更高质量的嵌入向量。它支持聚类、语义搜索等应用,可通过txtai、Sentence-Transformers或Hugging Face Transformers等框架轻松集成。在多个PubMed相关评估数据集上,该模型展现出优秀的性能表现。
SapBERT-from-PubMedBERT-fulltext-mean-token - 生物医学实体表示自对齐预训练模型
GithubHuggingfaceSapBERT实体表示开源项目模型生物医学自然语言处理语义关系
SapBERT是基于PubMedBERT开发的生物医学预训练模型,采用自对齐技术优化实体语义表示。该模型在医学实体链接任务中表现卓越,创下多项基准测试新纪录。它能有效捕捉精细语义关系,为实体链接等任务提供强大支持。研究人员可通过简单的代码实现实体嵌入提取,便于进行生物医学文本分析。
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。
SapBERT-from-PubMedBERT-fulltext - 生物医学实体表示的自对齐预训练模型
GithubHuggingfaceSapBERTUMLS实体链接开源项目模型生物医学实体表示自对齐预训练
SapBERT-from-PubMedBERT-fulltext是一个基于PubMedBERT的生物医学实体表示模型。该模型采用自对齐预训练技术,精确捕捉实体间的细粒度语义关系,在医学实体链接任务中表现出色。它在多个基准数据集上创造新纪录,显示出卓越的性能和适应性。模型支持快速生成生物医学实体的高质量嵌入表示,为相关研究提供有力工具。
meditron-7b - 在医学领域提升大型语言模型性能的创新方法
GPT预训练GithubHuggingfaceLlama-2Meditron医学大语言模型开源项目模型
Meditron-7B是开源的医学大型语言模型,通过持久的预训练,结合选定的PubMed文献和国际医学指南数据,提高了医疗推理任务的能力。该模型在文本生成和医疗问答方面显示了潜力,但实际使用需经过更多测试和适应调整。
chatbot-bert-classification - 基于BERT的聊天机器人文本分类模型
Apache 2.0GithubHuggingface代码共享开源协议开源许可开源项目模型软件许可
这是一个应用BERT模型进行聊天机器人文本分类的开源项目。该项目利用先进的自然语言处理技术,实现对用户输入文本的准确分类,帮助开发者构建智能对话系统。项目采用Apache-2.0许可证,为开发者提供了灵活的使用权限。
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。
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。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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