OpenMed/OpenMed-NER-GenomeDetect-SuperClinical-434M
🧬 OpenMed-NER-GenomeDetect-SuperClinical-434M(https://huggingface.co/OpenMed/OpenMed-NER-GenomeDetect-SuperClinical-434M) Specialized model for Gene/Protein Entity Recognition - Gene and protein mentions !License(https://img.shields.io/badge/Licens...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#2 Repository Của Tuần
🧬 Mô hình nhận dạng thực thể Gen/Protein từ văn bản y sinh
Mô hình DeBERTa-v2 tinh chỉnh chuyên dụng cho nhận dạng thực thể gen và protein trong văn bản lâm sàng và khoa học.
OpenMed-NER-GenomeDetect-SuperClinical-434M là một mô hình transformer được tinh chỉnh chuyên dụng để nhận dạng và trích xuất thực thể gen/protein từ văn bản lâm sàng, báo cáo bệnh án và các công trình nghiên cứu y sinh. Mô hình được huấn luyện trên bộ dữ liệu BC2GM (BioCreative II Gene Mention), một tiêu chuẩn nền tảng trong lĩnh vực nhận dạng tên gen trong văn hóa sinh học.
✨ Điểm nổi bật
- Độ chính xác cao: Đạt F1 Score 0.90, Precision 0.90, Recall 0.91 trên bộ dữ liệu BC2GM
- Tích hợp dễ dàng: Tương thích với hệ sinh thái Hugging Face Transformers
- Hỗ trợ nhãn thực thể:
B-GENE/PROTEIN,I-GENE/PROTEIN - Ứng dụng đa dạng: Phát hiện tương tác thuốc, trích xuất thuốc từ hồ sơ bệnh nhân, giám sát phản ứng phụ, khai thác văn thư khoa học
- Hiệu suất hàng đầu: Xếp hạng cao nhất trong số 10 mô hình tương tự của OpenMed trên bộ dữ liệu BC2GM
💡 Vì sao đáng chú ý
Mô hình không chỉ đạt hiệu suất cao mà còn được thiết kế để dễ dàng tích hợp vào các hệ thống y sinh thực tế. Với nền tảng DeBERTa-v2 và được huấn luyện trên bộ dữ liệu BC2GM chất lượng cao, mô hình có khả năng nhận dạng chính xác cả tên gen và protein — một nhiệm vụ phức tạp do cú pháp đặc thù và ranh giới mơ hồ của tên gen.
Mô hình phù hợp với các nhà nghiên cứu, công ty dược và bệnh viện cần xử lý lượng lớn văn bản y sinh một cách tự động và chính xác.
#Bioinformatics #NER #DeBERTa #Genomics #OpenSource #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
Cross-Encoder for MS Marco This model was trained on the MS Marco Passage Ranking(https://github.com/microsoft/MSMARCO-Passage-Ranking) task. The model can be used for Information Retrieval: Given a query, encode the query will all possible passages...
sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic se...
BERT base model (uncased) Pretrained model on English language using a masked language modeling (MLM) objective. It was introduced in this paper(https://arxiv.org/abs/1810.04805) and first released in this repository(https://github.com/google-resear...
🧬 OpenMed-NER-GenomeDetect-ModernMed-395M(https://huggingface.co/OpenMed/OpenMed-NER-GenomeDetect-ModernMed-395M) Specialized model for Gene/Protein Entity Recognition - Gene and protein mentions !License(https://img.shields.io/badge/License-Apache...
🧬 OpenMed-NER-GenomeDetect-ModernMed-149M(https://huggingface.co/OpenMed/OpenMed-NER-GenomeDetect-ModernMed-149M) Specialized model for Gene/Protein Entity Recognition - Gene and protein mentions !License(https://img.shields.io/badge/License-Apache...
Whisper Whisper is a state-of-the-art model for automatic speech recognition (ASR) and speech translation, proposed in the paper Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision(https://huggingface.co/papers/2212.04356) by Alec Radford et...
Model Card for T5 Small !model image(https://camo.githubusercontent.com/623b4dea0b653f2ad3f36c71ebfe749a677ac0a1/68747470733a2f2f6d69726f2e6d656469756d2e636f6d2f6d61782f343030362f312a44304a31674e51663876727255704b657944387750412e706e67) Table of Con...
Qwen3.8-27B !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc. !Tip F...