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hunflair2-ner

基于Flair的生物医学实体识别开源模型

HunFlair2-NER是一个面向生物医学领域的命名实体识别模型,基于Flair框架开发。模型可识别文本中的生物医学实体,包括基因、疾病和化合物等。基于PrefixedSequenceTagger架构,集成SciSpacy分词功能,适用于生物医学文献分析、临床报告处理等场景。支持Python环境快速部署集成。

pytorch-bert-crf-ner - PyTorch实现的BERT-CRF韩文命名实体识别器
BERTCRFGithubKoBERTNERPytorch开源项目
该项目是一个用PyTorch实现的BERT和CRF结合的韩文命名实体识别器,适用于PyTorch v1.2及Python 3.x环境。通过实际案例和详细日志展示该识别器的使用方法及其高效的韩文命名实体识别能力。借助于SKTBrain的KoBERT模型,本项目实现了容易上手的BERT-CRF命名实体识别系统。
gliner_large-v2.5 - 利用双向变压器编码器的通用命名实体识别模型
GLiNERGithubHuggingface双向Transformer编码器命名实体识别多语言开源项目模型语言模型
GLiNER是一款通用命名实体识别模型,基于BERT风格的双向变压器编码器,能够识别广泛的实体类型,如人名、奖项和日期等。与传统模型相比,它无需预定义实体,且在资源受限的环境中比大型语言模型更具实用性和经济性。通过安装GLiNER Python库,即可轻松加载并预测实体。最新版在基准测试中表现出色。
UniNER-7B-all - 跨多数据集的命名实体识别开源模型
GithubHuggingfaceUniNER命名实体识别大模型开源项目模型研究自然语言处理
UniNER-7B-all模型结合ChatGPT生成的Pile-NER-type和Pile-NER-definition数据及Universal NER基准中40个数据集进行训练,适合多数据集的命名实体识别研究。模型在排除CrossNER和MIT数据集的情况下进行OOD评估。详细的使用指南和模型信息可以通过相关论文及GitHub仓库获得,模型适用于研究目的,遵循CC BY-NC 4.0许可协议。
NuNER-multilingual-v0.1 - 支持九种以上语言的高性能多语言实体识别系统
GithubHuggingfaceMultilingual BERTNLPNuMind多语言模型实体识别开源项目模型
NuNER-multilingual-v0.1作为一个多语言实体识别系统,通过对多语言BERT模型进行优化,实现了对英语、法语等9种以上语言的支持。系统基于Oscar数据集训练,具备跨领域和跨语言的实体识别能力。在性能测评中,其F1宏观指标相比基础mBERT有明显提升,单层嵌入达到0.5892,双层嵌入达到0.6231的水平。该系统可直接使用或根据具体需求进行定制化训练。
SpanMarkerNER - 命名实体识别的高效训练框架
BERTGithubHugging FaceNamed Entity RecognitionRoBERTaSpanMarker开源项目
SpanMarker是一个基于Transformer库的命名实体识别框架,支持BERT、RoBERTa和ELECTRA等编码器。框架提供模型加载、保存、超参数优化、日志记录、检查点、回调、混合精度训练和8位推理等功能。用户可以方便地使用预训练模型,并通过免费API进行快速原型开发和部署。
TinySapBERT-from-TinyPubMedBERT-v1.0 - 微型生物医学实体表示模型TinySapBERT
GithubHuggingfaceKAZU框架TinyPubMedBERTTinySapBERT开源项目模型生物医学实体表示语言模型
TinySapBERT是一个微型生物医学实体表示模型,基于TinyPubMedBERT和SapBERT方法开发。作为KAZU框架的组成部分,它为生物医学命名实体识别提供高效解决方案。该模型旨在提升生物医学文本分析任务的性能,为研究人员提供有力工具。
deid_roberta_i2b2 - RoBERTa模型用于医疗记录去标识化
GithubHIPAAHuggingfaceI2B2RoBERTa医疗记录去标识化开源项目模型自然语言处理
这是一个基于RoBERTa的序列标注模型,专门用于医疗记录去标识化。模型能识别11种受保护健康信息类型,采用BILOU标记方案。在I2B2 2014数据集上训练后,可自动从医疗记录中移除敏感信息。项目提供了使用说明、数据格式要求和示例代码,便于快速应用。
HugNLP - 基于Hugging Face的全面NLP开发应用框架
GithubHugNLPNLP应用开发开源项目指令微调预训练语言模型
HugNLP是基于Hugging Face的NLP开发应用库,为研究人员提供便利高效的开发环境。它集成了丰富的模型、处理器和应用模块,支持知识增强预训练、提示微调、指令调优等技术。该框架还包含参数高效学习、不确定性估计等工具,可用于构建多种NLP应用。HugNLP获得CIKM 2023最佳演示论文奖。
BioLinkBERT-base - 结合文献和引用关系的生物医学预训练模型
BioLinkBERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型特征提取生物医学跨文档任务
BioLinkBERT-base模型利用PubMed文献和引用信息进行预训练,在多项生物医学NLP基准测试中达到了出色表现。它在知识密集型及跨文档任务中尤为有效,并可用于问题回答、序列分类和特征提取的微调应用。
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。
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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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