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基于英语的生物医学实体识别AI模型

该AI模型基于Maccrobat数据集训练,可以识别107种生物医学实体,适用于案例报告等文本工作。通过distilbert-base-uncased构建,拥有低碳排放(0.0279千克)和30.17分钟的训练时间。通过Huggingface API或transformers库,可便捷应用于生物医学领域;教程视频提供详细使用说明。

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。
ZeroShotBioNER - 高效生物医学命名实体识别的突破性方法
BERTGithubHuggingface命名实体识别少样本学习开源项目模型生物医学文本识别零样本学习
ZeroShotBioNER是一种创新的生物医学命名实体识别模型,基于Transformer架构,支持零样本和少样本学习。该模型在25多个生物医学NER类别上训练,可识别疾病、化学物质、基因等多种实体。其突出优势在于能进行零样本推理,并仅需少量样本即可针对新类别进行微调。模型采用BioBERT架构,提供详细的使用说明和丰富的实体类别列表,为生物医学文本分析提供了强大工具。
Bio_ClinicalBERT - 为医疗临床文本优化的BERT模型
BERTClinicalBERTGithubHuggingface医疗数据开源项目机器学习模型自然语言处理
Bio_ClinicalBERT是一个针对医疗临床文本优化的BERT模型。该模型以BioBERT为基础,在MIMIC III数据库的医疗记录上进行了深度训练。它专门设计用于提升电子健康记录的理解和分析能力,尤其适合处理ICU患者数据。研究人员可通过transformers库轻松使用此模型,为临床自然语言处理任务提供有力支持。Bio_ClinicalBERT在医疗文本分析领域展现出卓越性能,为相关研究提供了有价值的工具。
phibert-finetuned-ner - 微调生物文本识别的新模型提升精度与准确性
Adam优化器GithubHuggingfacephibert-finetuned-ner召回率开源项目模型精确度训练损失
phibert-finetuned-ner模型是通过微调dmis-lab的biobert-v1.1而实现的,旨在提高生物文本识别领域的精度和准确性。其在评估数据集上取得了精度0.9238和准确性0.9950。此模型适用于生物医学领域的命名实体识别,优化过程中采用了Adam优化器和线性学习率调度策略,在3个训练纪元中实现了低损失与高精确度。
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。
biomed_roberta_base - RoBERTa衍生模型在生物医学NLP任务中展现优异性能
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目模型生物医学自然语言处理语言模型预训练
BioMed-RoBERTa-base是一个针对生物医学领域优化的语言模型,基于RoBERTa-base架构,通过对268万篇科学论文全文的持续预训练而成。该模型在文本分类、关系提取和命名实体识别等多项生物医学NLP任务中表现出色,比基础RoBERTa模型有显著提升。这为生物医学领域的自然语言处理研究提供了一个强大的预训练工具。
Bio_Discharge_Summary_BERT - 改进电子健康记录分析的Bio_Discharge_Summary_BERT模型
ClinicalBERTGithubHuggingfaceMIMIC III开源项目机器学习模型电子健康记录自然语言处理
Bio_Discharge_Summary_BERT模型基于BioBERT进行初始化,专注于分析MIMIC III数据库的出院小结文本。经过专业的数据预处理和基于Google BERT的训练,该模型在医疗文本处理任务中展现出优异表现,可以通过transformers库加载,用于医疗研究和实际应用。
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。
ClinicalBERT - 医疗领域专用BERT模型助力临床文本分析
ClinicalBERTGithubHuggingface医疗人工智能开源项目模型电子病历自然语言处理预训练语言模型
ClinicalBERT是一款基于BERT架构的医疗领域自然语言处理模型。该模型利用12亿词的多中心疾病语料库进行预训练,并通过300多万患者的电子健康记录进行微调。ClinicalBERT采用掩码语言模型原理,适用于多种临床文本分析任务。研究人员可通过transformers库轻松调用此模型,为医疗AI研究提供有力工具。
ClinicalNER - 多语言临床命名实体识别模型 提取医疗文本中的药物和用药信息
GithubHuggingfaceMedNERFXLM-R临床命名实体识别医疗文本分析多语言模型开源项目模型
ClinicalNER是一个基于XLM-R Base的多语言临床命名实体识别模型,通过英语n2c2数据集微调。该模型能从医疗文本中提取药物、剂量、频率、持续时间、用量和剂型等实体信息。在法语评估测试集MedNERF上,ClinicalNER展现了优异的零样本跨语言迁移能力,micro-F1分数达0.804。支持英、法、德、西、意等多种语言,ClinicalNER为临床文本分析提供了实用的工具。
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