基于PlanTL-GOB-ES/roberta-base-biomedical-clinical-es模型微调的西班牙语生物医学临床文本命名实体识别模型
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发布时间 : 5/23/2022
模型简介
该模型专门用于处理西班牙语生物医学和临床文本的命名实体识别任务，是在基础模型上针对特定数据集微调得到的版本。
模型特点
生物医学领域优化
专门针对西班牙语生物医学和临床文本进行优化
高效微调
在基础模型上通过14轮微调达到较好性能
轻量级推理
基于RoBERTa-base架构，平衡性能和效率
模型能力
西班牙语生物医学文本处理
临床实体识别
序列标注
使用案例
医疗信息处理
临床记录实体提取
从西班牙语临床记录中识别医疗实体
生物医学文献分析
处理西班牙语生物医学研究文献中的专业术语
PyTorch精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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