OpenMed/OpenMed-NER-SpeciesDetect-ModernClinical-395M
🧬 OpenMed-NER-SpeciesDetect-ModernClinical-395M(https://huggingface.co/OpenMed/OpenMed-NER-SpeciesDetect-ModernClinical-395M) Specialized model for Species Entity Recognition - Species and organism names !License(https://img.shields.io/badge/Licens...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#2 Repository Của Tuần
#2 Repository Của Tuần
#2 Repository Của Tuần
🧬 Mô hình NER nhận dạng tên loài sinh học trong văn bản y khoa
Mô hình chuyên dụng cho việc nhận dạng tên loài và sinh vật trong văn bản y khoa, nghiên cứu khoa học và hồ sơ bệnh nhân.
OpenMed-NER-SpeciesDetect-ModernClinical-395M là một mô hình transformer được tinh chỉnh (fine-tuned) chuyên dùng để trích xuất tên loài và tên sinh vật (species/organism names) từ văn bản y khoa, báo cáo nghiên cứu và tài liệu y tế. Mô hình hỗ trợ gán nhãn thực thể bằng hai nhãn B-SPECIES và I-SPECIES, giúp các hệ thống mining văn bản biomed trích xuất thông tin sinh học một cách chính xác.
✨ Điểm nổi bật
- Độ chính xác cao: Đạt F1-score 0.94 trên bộ dữ liệu LINNAEUS.
- Tích hợp dễ dàng: Tương thích với hệ sinh thái Hugging Face Transformers.
- Hỗ trợ pipeline NER: Dùng
aggregation_strategy="simple"để nhóm thực thể liền kề. - Huấn luyện trên LINNAEUS: Bộ dữ liệu chuyên dụng cho nhận dạng tên loài trong văn bản sinh học.
- Hỗ trợ 2 nhãn thực thể:
B-SPECIESvàI-SPECIEStheo chuẩn IOB2. - Ảnh hưởng thực tế: Ứng dụng trong phát hiện tương tác thuốc, khai phá thư viện, biểu đồ tri thức sinh học.
💡 Vì sao đáng chú ý
Mô hình được huấn luyện trên bộ dữ liệu LINNAEUS – một corpus chuẩn cho nhận dạng tên loài sinh học trong văn bản khoa học – giúp trích xuất chính xác cả tên khoa học (ví dụ: Escherichia coli, Homo sapiens) lẫn tên thường gặp của các sinh vật. Với F1-score ổn định và khả năng tích hợp trực tiếp qua Hugging Face, đây là lựa chọn tiết kiệm thời gian cho các dự án mining văn bản y khoa hoặc xây dựng hệ thống nhận dạng sinh vật tự động.
#NER #BiomedicalNLP #SpeciesRecognition #OpenMed #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-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-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...
🧬 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...