OpenMed/OpenMed-NER-PharmaDetect-MultiMed-568M
🧬 OpenMed-NER-PharmaDetect-MultiMed-568M(https://huggingface.co/OpenMed/OpenMed-NER-PharmaDetect-MultiMed-568M) Specialized model for Chemical Entity Recognition - Chemical entities from the BC5CDR dataset !License(https://img.shields.io/badge/Lice...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#6 Repository Của Tháng
#7 Repository Của Tháng
#7 Repository Của Tháng
🧬 Mô hình nhận dạng thực thể hóa học y sinh bằng XLM-RoBERTa
Mô hình fine-tuned chuyên dụng để trích xuất thực thể hóa học (thuốc, chất điều trị) từ văn bản y tế và nghiên cứu khoa học.
OpenMed-NER-PharmaDetect-MultiMed-568M là mô hình transformer được tinh chỉnh trên bộ dữ liệu BC5CDR_CHEM, chuyên nhận dạng thực thể hóa học trong văn bản y sinh. Mô hình hỗ trợ nhận dạng các thực thể thuốc và chất điều trị từ bản ghi bệnh nhân, bài báo khoa học và tài liệu nghiên cứu.
✨ Điểm nổi bật
- Độ chính xác cao: Đạt F1 = 0.95, Precision = 0.94, Recall = 0.96 trên BC5CDR_CHEM
- Dựa trên XLM-RoBERTa: Hỗ trợ đa ngôn ngữ và tích hợp tốt với Hugging Face
- Nhãn thực thể: Hỗ trợ nhận dạng B-CHEM và I-CHEM
- Tương thích Transformers: Dễ dàng tích hợp qua pipeline của Hugging Face
- Ứng dụng thực tế: Hỗ trợ phát hiện tương tác thuốc, giám sát tác dụng phụ và khai thác văn bản nghiên cứu
💡 Vì sao đáng chú ý
Mô hình được huấn luyện trên 1.500 trích tóm PubMed với hơn 4.000 thực thể hóa học được gán nhãn, đảm bảo khả năng nhận dạng chính xác trong môi trường lâm sàng và nghiên cứu. Với kiến trúc XLM-RoBERTa và kích thước 568M tham số, mô hình cân bằng giữa hiệu năng và khả năng xử lý đa ngôn ngữ, phù hợp cho các hệ thống kiến thức y sinh và biocuration.
#NamedEntityRecognition #BiomedicalNLP #DrugDiscovery #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
🧬 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-...
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...