phibert-finetuned-ner

微调生物文本识别的新模型提升精度与准确性

精确度训练损失 phibert-finetuned-ner 模型 Github 开源项目 Adam优化器召回率 Huggingface

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。

Huggingface

介绍相关项目

bert-finetuned-ner - BERT微调模型实现高精度命名实体识别

BERTGithubHuggingfaceconll2003命名实体识别开源项目模型模型微调自然语言处理

该项目基于BERT模型，在conll2003数据集上进行微调，专注于命名实体识别任务。模型在评估集上展现出优异性能，精确率达0.9355，召回率为0.9514，F1分数为0.9433。经过3轮训练，采用Adam优化器和线性学习率调度器，模型在命名实体识别领域表现卓越。

biomedical-ner-all - 基于英语的生物医学实体识别AI模型

AIGithubHuggingfaceMaccrobatNamed Entity Recognitiontransformers库开源项目模型生物医学

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。

bert-base-NER - 基于BERT的高性能命名实体识别模型用于精准NER任务

BERTCoNLL-2003GithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理

bert-base-NER是一个基于BERT的预训练模型，专门用于命名实体识别任务。该模型在CoNLL-2003数据集上进行微调，能够识别地点、组织、人名和杂项四类实体。在NER任务中，bert-base-NER展现出优秀性能，F1分数达92.59%。模型提供简洁接口，可广泛应用于各类自然语言处理场景。

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。

ner-bert-german - 基于BERT的德语命名实体识别模型实现精准NER分析

BERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目德语机器学习模型自然语言处理

该模型通过对bert-base-multilingual-cased进行微调，实现德语文本中位置、组织和人名的识别。模型在wikiann数据集训练后，总体F1分数达0.8829，在人名实体识别方面表现尤为出色。模型使用Adam优化器和线性学习率调度器，经7轮训练完成。

distilbert-NER - 一个精简、高效的命名实体识别模型

AI模型CoNLL-2003DistilBERTGithubHuggingfacedistilbert-NER命名实体识别开源项目模型

distilbert-NER是DistilBERT的精简版本，专为命名实体识别（NER）任务优化，能够识别地点、组织、人物等实体。相比BERT，参数更少，具备更小的模型体积和更高的速度，并在CoNLL-2003数据集上精细调优，具备良好的精度和性能。

bert-spanish-cased-finetuned-ner - 西班牙语BERT模型微调用于命名实体识别

BETOGithubHuggingfaceNER开源项目模型精调西班牙语

通过微调，西班牙语BERT cased模型被优化用于命名实体识别任务。使用CONLL Corpora ES数据集，训练数据包含8700条实例，开发数据2200条。在评估集上F1得分为90.17，表现优于其他多语种和TinyBERT模型。采用Huggingface工具包，便于快速应用。

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。

bert-large-NER - BERT大型版命名实体识别模型实现最先进性能

BERTCoNLL-2003GithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理

bert-large-NER是一个基于BERT大型模型的命名实体识别(NER)工具。该模型在CoNLL-2003数据集上训练，可准确识别地点、组织、人名和其他杂项四类实体。模型支持通过Transformers pipeline轻松集成，适用于多种NER应用场景。在测试集上，bert-large-NER的F1分数达到91.7%，展现了卓越的实体识别能力。

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