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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。

BertWithPretrained - 基于PyTorch实现的BERT模型及相关下游任务
BERTGithubPyTorchTransformer中文文本分类开源项目英文文本分类
该项目基于PyTorch实现了BERT模型及其相关下游任务,详细解释了BERT模型和每个任务的原理。项目支持分类、翻译、成对句子分类、多项选择、问答和命名实体识别等任务,涵盖中文和英语的自然语言处理。此外,项目还含有丰富的数据集和预训练模型配置文件。
tiny-bert-sst2-distilled - 轻量级BERT文本情感分类模型
BERTGithubHuggingface开源项目数据集微调文本分类机器学习模型模型训练
tiny-bert-sst2-distilled模型通过对BERT基础版本进行蒸馏优化,专注于文本情感分类任务。该模型在SST-2评估集上达到83.26%的准确率,保持了不错的性能表现。模型架构采用2层transformer结构,隐藏层维度为128,具有轻量化特点,适合在计算资源有限的环境中部署使用。
bertweet-base-sentiment-analysis - 英文推文情感分析模型 BERTweet-Sentiment
BERTweetGithubHuggingface开源项目情感分析推特数据机器学习模型模型自然语言处理
bertweet-base-sentiment-analysis是一个基于SemEval 2017语料库训练的英文情感分析模型。它利用BERTweet作为基础,能够识别文本中的积极、消极和中性情感。作为pysentimiento库的组成部分,该开源项目主要面向非商业用途和科研领域,为自然语言处理研究提供了实用的情感分析工具。
deberta-v3-large-mnli - DeBERTa-v3-large模型在MNLI数据集上的文本蕴含分类应用
DeBERTa-v3GithubHuggingfaceMulti-NLI开源项目文本蕴含机器学习模型自然语言处理
此开源项目提供了一个基于DeBERTa-v3-large模型在MNLI数据集上微调的文本蕴含分类模型。模型能够预测两段文本之间的蕴含关系,输出蕴含和矛盾的概率。它适用于需要判断文本语义关系的多种场景,如问答系统、信息检索等。开发者可以将此模型集成到项目中,以增强文本理解和分析能力。
bert-turkish-text-classification - BERT土耳其语文本分类模型支持7大类别
BERTGithubHuggingfaceTurkish开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理
BERT土耳其语文本分类模型通过微调Turkish BERT预训练模型而来,利用TTc4900数据集训练出支持7个类别的分类能力。涵盖世界、经济、文化等领域,开发者可借助Transformers库快速部署,实现土耳其语文本的高效分类。
SocialBERT-social - ESG领域社会文本分类的优化语言模型
ESGGithubHuggingfaceSocialBERT人工智能开源项目模型社会文本分类自然语言处理
SocialBERT-social是专注于ESG领域社会文本分类的高效语言模型。通过在SocialBERT-base基础上利用2k社会数据集进行微调,该模型大幅提升了社会文本识别精度。它与Hugging Face pipeline无缝集成,适用于复杂的ESG分析和风险评估任务。项目还提供了详尽的使用指南和相关论文,为研究者和实践者提供了全面的支持。
nli-deberta-v3-xsmall - 使用DeBERTa模型实现自然语言推理与零样本分类
Cross-EncoderGithubHuggingfaceMultiNLISNLIzero-shot分类开源项目模型自然语言推理
该模型通过Cross-Encoder技术训练,基于microsoft/deberta-v3-xsmall,实现自然语言推理及零样本分类。其使用SNLI和MultiNLI数据进行训练,表现为:SNLI测试集91.64%的准确率,MNLI错配集87.77%的准确率。模型能识别句对的矛盾、蕴涵和中立标签,支持Python和Transformers库的调用,便于在多场景中应用。详细信息请参阅文档以提升项目中的自然语言处理效果。
hibou-b - 基于DINOv2框架预训练的数字病理学视觉Transformer模型
DINOv2GithubHuggingface医学图像处理开源项目数字病理学模型深度学习视觉Transformer
Hibou-B是一个针对数字病理学的基础视觉Transformer模型,基于DINOv2框架在私有数据集上预训练而成。模型通过自定义实现支持寄存器功能,增强了数字病理图像的特征提取能力。研究人员可利用transformers库轻松调用Hibou-B,为病理学研究和临床诊断提供AI分析支持。该开源项目为数字病理学领域的图像分析任务提供了有力工具。
medical-chatgpt - 基于ChatGPT的医疗AI模型研究与应用
ChatGPTGithub人工智能医学教育医疗应用开源项目语言模型
此项目探索ChatGPT技术在基层医疗领域的应用。研究重点是开发一个专门用于收集病史和生成初步诊断的AI模型。尽管在复杂诊断方面存在局限性,但该模型在记录常见病例方面显示出潜力。研究团队正考虑利用专业医学数据库进行进一步微调,以增强模型的专科知识。这一创新尝试为医疗AI的未来发展提供了宝贵见解。
bert-base-uncased-ag-news - 基于BERT的文本序列分类模型
GithubHuggingfaceTextAttackag_news数据集bert-base-uncased序列分类开源项目模型精度
bert-base-uncased模型通过TextAttack和ag_news数据集进行微调,专为文本序列分类任务优化。经过5轮训练并采用交叉熵损失函数,该模型在第3轮时达到了0.951的高准确率。该模型设置批量大小为16,学习率为3e-05,最大序列长度为128,适用于高效准确的文本分类任务。了解更多信息请访问TextAttack的Github页面。
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