基于bert-base-cased微调的医疗保险领域命名实体识别模型
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发布时间 : 3/24/2022
模型简介
该模型是基于BERT架构在医疗保险领域进行微调的命名实体识别模型，用于识别医疗保险文本中的特定实体。
模型特点
医疗保险领域专用
针对医疗保险文本进行了专门优化
高效微调
基于预训练BERT模型进行高效微调，训练轮次仅需2轮
混合精度训练
使用mixed_float16精度进行训练，提高训练效率
模型能力
医疗文本实体识别
保险相关术语提取
命名实体标注
使用案例
医疗保险
保险理赔文档处理
自动识别理赔文档中的医疗实体和保险条款
医疗账单分析
提取医疗账单中的关键信息和费用项目
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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