OpenMed/OpenMed-NER-SpeciesDetect-ElectraMed-109M
🧬 OpenMed-NER-SpeciesDetect-ElectraMed-109M(https://huggingface.co/OpenMed/OpenMed-NER-SpeciesDetect-ElectraMed-109M) Specialized model for Species Entity Recognition - Species and organism names !License(https://img.shields.io/badge/License-Apache...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
#2 Repository Của Tháng
🧬 OpenMed-NER-SpeciesDetect-ElectraMed-109M — Trích xuất tên loài sinh học từ văn bản y sinh
Mô hình chuyên dụng nhận diện tên loài và tổ chức trong tài liệu y khoa, nghiên cứu và hồ sơ bệnh nhân.
OpenMed-NER-SpeciesDetect-ElectraMed-109M là mô hình transformer được tinh chỉnh để nhận diện thực thể loài (species) trong văn bản y sinh. Dựa trên kiến trúc Electra và huấn luyện trên bộ dữ liệu Linnaeus, mô hình hỗ trợ trích xuất tên khoa học và tên thường gặp của các tổ chức sinh học từ văn bản nghiên cứu, giúp khai phá thuốc, giám sát tác ứng phụ và xây dựng đồ thị tri thức sinh học.
✨ Điểm nổi bật
- Trích xuất tên loài: Nhận diện và gán nhãn tên khoa học và tên thường của tổ chức sinh học trong văn bản.
- Hỗ trợ Transformers: Tích hợp dễ dàng với hệ sinh thái Hugging Face Transformers.
- Huấn luyện trên Linnaeus: Được tinh chỉnh trên bộ dữ liệu chuẩn LINNAEUS dành cho nhận diện tên loài trong y học.
- Hai nhãn thực thể: Hỗ trợ gán nhãn B-SPECIES và I-SPECIES cho từng thực thể.
- Độ chính xác cao: Đạt F1-score 0.78, precision 0.72, recall 0.84 trên bộ kiểm tra.
- Ứng dụng thực tế: Phù hợp cho khai phá thuốc, giám sát tác ứng phụ và khai thác văn bản y sinh.
💡 Vì sao đáng chú ý
Mô hình không chỉ là công cụ nhận dạng tên loài mà còn là nền tảng cho các hệ thống khai thác tri thức sinh học, hỗ trợ các nhà nghiên cứu và chuyên gia y tế trong việc xử lý lượng lớn văn bản y khoa một cách tự động. Với khả năng tích hợp sẵn vào pipeline Transformers, OpenMed-ElectraMed-109M giúp rút ngắn thời gian phát triển các ứng dụng y tế thông minh.
#NER #BiomedicalNLP #HuggingFace #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...
FlagEmbedding Model List | FAQ | Usage | Evaluation | Train | Contact | Citation | License More details please refer to our Github: FlagEmbedding(https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding). If you are looking for a model that supports more languages,...
🧬 OpenMed-NER-OrganismDetect-BioPatient-108M(https://huggingface.co/OpenMed/OpenMed-NER-OrganismDetect-BioPatient-108M) Specialized model for Species Entity Recognition - Species names from the Species-800 dataset !License(https://img.shields.io/ba...
🧬 OpenMed-NER-OrganismDetect-TinyMed-82M(https://huggingface.co/OpenMed/OpenMed-NER-OrganismDetect-TinyMed-82M) Specialized model for Species Entity Recognition - Species names from the Species-800 dataset !License(https://img.shields.io/badge/Lice...
🧬 OpenMed-NER-OrganismDetect-BioMed-109M(https://huggingface.co/OpenMed/OpenMed-NER-OrganismDetect-BioMed-109M) Specialized model for Species Entity Recognition - Species names from the Species-800 dataset !License(https://img.shields.io/badge/Lice...
🧬 OpenMed-NER-SpeciesDetect-ModernMed-149M(https://huggingface.co/OpenMed/OpenMed-NER-SpeciesDetect-ModernMed-149M) Specialized model for Species Entity Recognition - Species and organism names !License(https://img.shields.io/badge/License-Apache%2...