OpenMed/OpenMed-NER-SpeciesDetect-ModernMed-149M
🧬 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...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#6 Repository Của Tuần
#6 Repository Của Tuần
#7 Repository Của Tuần
🧬 OpenMed-NER-SpeciesDetect-ModernMed-149M: Nhận diện tên loài sinh học trong văn bản y học
Mô hình fine-tuned trên ModernBERT, chuyên trích xuất tên loài và tên sinh vật từ văn bản y học và khoa học.
OpenMed-NER-SpeciesDetect-ModernMed-149M là một mô hình token classification dựa trên kiến trúc ModernBERT, được tinh chỉnh để nhận diện các thực thể loài sinh học (species) trong văn bản y học, nghiên cứu khoa học và tài liệu y tế. Mô hình nhận diện hai nhãn: B-SPECIES và I-SPECIES, hỗ trợ các ứng dụng như phát hiện tương tác thuốc, trích xuất thông tin bệnh nhân, giám sát phục tạp phụng ứng bất lợp, khai thác văn bản cho khám phá thuốc và xây dựng đồ thị tri thức sinh học.
✨ Điểm nổi bật
- Độ chính xác cao: Tối ưu cho nhận dạng thực thể y sinh, đạt F1 = 0.85, Precision = 0.89, Recall = 0.81.
- Huấn luyện trên LINNAEUS: Sử dụng bộ dữ liệu chuyên biệt cho nhận diện tên loài trong văn bản sinh học.
- Hỗ trợ 2 nhãn thực thể:
B-SPECIESvàI-SPECIES. - Tích hợp Hugging Face Transformers: Dễ dàng sử dụng thông qua pipeline.
- Đầu ra chuẩn: Xuất kết quả dưới dạng thực thể đã nhận diện với vị trí và loại.
- Bản quyền Apache 2.0: Miễn phí sử dụng cho cả mục đích thương mại và nghiên cứu.
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác với các mô hình NER chung, mô hình này tập trung riêng cho nhận diện tên loài sinh học — một nhiệm vụ phức tạp do tên khoa học và tên thường gặp của sinh vật thường xuất hiện khác nhau trong cùng ngữ cảnh. Mô hình đã được kiểm chứng trên bộ chuẩn LINNAEUS và cho kết quả ổn định, phù hợp với cả hệ thống y tế lẫn nghiên cứu sinh học.
#NamedEntityRecognition #BiomedicalNLP #SpeciesDetection #ModernBERT #OpenMed #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-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-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...