OpenMed/OpenMed-NER-PharmaDetect-BigMed-278M
🧬 OpenMed-NER-PharmaDetect-BigMed-278M(https://huggingface.co/OpenMed/OpenMed-NER-PharmaDetect-BigMed-278M) Specialized model for Chemical Entity Recognition - Chemical entities from the BC5CDR dataset !License(https://img.shields.io/badge/License-...
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 NER nhận diện thực thể hóa học y tế với độ chính xác cao
Mô hình chuyên biên soạn cho nhận diện thực thể hóa học từ văn bản y học, nghiên cứu và hồ sơ bệnh nhân.
OpenMed-NER-PharmaDetect-BigMed-278M là mô hình transformer được tinh chỉnh (fine-tuned) chuyên dụng cho nhiệm vụ nhận diện thực thể có tên (NER) trong lĩnh vực y học và sinh học, được huấn luyện trên bộ dữ liệu BC5CDR_CHEM – một tập hợp 1.500 trừu cảnh PubMed với hơn 4.400 thực thể hóa học được gán nhãn. Mô hình hỗ trợ nhận diện thực thể thuốc, hợp chất hóa học và chất điều trị từ văn bản lâm sàng hoặc khoa học, phục vụ các ứng dụng như phát hiện tương tác thuốc, khai trí thuốc từ hồ sơ bệnh án, giám sát tác dụng phụ và khai thác tri thức từ văn bản nghiên cứu.
✨ Điểm nổi bật
- Độ chính xác cao: Đạt F1 = 0.95, Precision = 0.93, Recall = 0.96 trên bộ chuẩn BC5CDR.
- Tích hợp dễ dàng: Tương thích trực tiếp với thư viện Hugging Face Transformers.
- Hỗ trợ nhãn thực thể: Nhận diện thực thể với nhãn
B-CHEMvàI-CHEM. - Huấn luyện chuyên biệt: Được tinh chỉnh trên bộ dữ liệu BC5CDR_CHEM chứa 1.500 trừu cảnh PubMed.
- Ứng dụng đa dạng: Phù hợp cho khai trí thuốc, phát hiện tương tác thuốc và khai thác tri thức y sinh.
- Giấy phép nguồn mở: Sử dụng giấy phép Apache 2.0, dùng cho mục đích thương mại và nghiên cứu.
💡 Vì sao đáng chú ý
Mô hình được thiết kế để xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong lĩnh vực y sinh một cách chính xác và hiệu quả, đặc biệt phù hợp với các hệ thống cần trích xuất thông tin từ văn bản y khoa hoặc hồ sơ bệnh nhân. Với kiến trúc dựa trên XLM-RoBERT và hiệu suất được chứng minh trên bộ chuẩn BC5CDR, mô hình đáp ứng tốt nhu cầu ứng dụng thực tế trong nghiên cứu và lâm sàng.
#NamedEntityRecognition #BiomedicalNLP #DrugDiscovery #HuggingFace #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...
🧬 OpenMed-NER-PharmaDetect-SuperClinical-434M(https://huggingface.co/OpenMed/OpenMed-NER-PharmaDetect-SuperClinical-434M) Specialized model for Chemical Entity Recognition - Chemical entities from the BC5CDR dataset !License(https://img.shields.io/...
🧬 OpenMed-NER-PharmaDetect-ModernClinical-149M(https://huggingface.co/OpenMed/OpenMed-NER-PharmaDetect-ModernClinical-149M) Specialized model for Chemical Entity Recognition - Chemical entities from the BC5CDR dataset !License(https://img.shields.i...
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-ChemicalDetect-ModernMed-149M(https://huggingface.co/OpenMed/OpenMed-NER-ChemicalDetect-ModernMed-149M) Specialized model for Chemical Entity Recognition - Identifies chemical compounds and substances in biomedical literature !License...
🧬 OpenMed-NER-ChemicalDetect-ModernMed-395M(https://huggingface.co/OpenMed/OpenMed-NER-ChemicalDetect-ModernMed-395M) Specialized model for Chemical Entity Recognition - Identifies chemical compounds and substances in biomedical literature !License...
🧬 OpenMed-NER-ChemicalDetect-MultiMed-568M(https://huggingface.co/OpenMed/OpenMed-NER-ChemicalDetect-MultiMed-568M) Specialized model for Chemical Entity Recognition - Identifies chemical compounds and substances in biomedical literature !License(h...