OpenMed/OpenMed-NER-OrganismDetect-BioPatient-108M
🧬 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...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
🧬 Mô hình nhận dạng loài sinh học từ văn bản y tế và khoa học
Mô hình fine-tune dựa trên kiến trúc BERT, chuyên trích xuất tên loài sinh học từ văn bản y tế và khoa học.
OpenMed-NER-OrganismDetect-BioPatient-108M là một mô hình token phân loại được huấn luyện chuyên biệt để nhận dạng và trích xuất tên loài (species) trong văn bản y tế, báo cáo lâm sàng và văn bản khoa học. Mô hình dựa trên kiến trúc BERT và được huấn luyện trên bộ dữ liệu Species-800, hỗ trợ các ứng dụng như phát hiện tương tác thuốc, khai thác văn bản khoa học và xây dựng đồ thị tri thức sinh học.
✨ Điểm nổi bật
- Trích xuất tên loài sinh học: Nhận dạng chính xác cả tên khoa học và tên thường gặp của các loài sinh học.
- Fine-tune trên Species-800: Được huấn luyện trên bộ dữ liệu có chú thích thủ công bao gồm 800 trích dẫn khoa học.
- Hỗ trợ pipeline Transformers: Tích hợp dễ dàng với thư viện Hugging Face Transformers.
- Hiệu suất ổn định: Đạt F1-score 0.82, Precision 0.81, Recall 0.82 trên tập kiểm tra.
- Hỗ trợ nhãn SPECIES: Sử dụng cặp nhãn B-SPECIES và I-SPECIES để phân loại thực thể.
💡 Vì sao đáng chú ý
Mô hình cung cấp một công cụ nhẹ nhàng và hiệu quả để tự động hóa quá trình trích xuất thông tin sinh học từ văn bản, giảm thiểu công sức thủ công trong lĩnh vực đời học và y sinh. Với kích thước mô hình chỉ khoảng 108 triệu tham số, mô hình phù hợp triển khai trong môi trường có giới hạn tài nguyên tính toán.
#BiomedicalNLP #NamedEntityRecognition #SpeciesRecognition #OpenSource #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
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-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...
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-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-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...