基于BioBERT的命名实体识别模型，在CRAFT英文数据集上微调
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发布时间 : 3/14/2022
模型简介
该模型是基于BioBERT架构的命名实体识别模型，专门针对生物医学文本中的实体识别任务进行了优化。在CRAFT英文数据集上微调后，展现出良好的实体识别性能。
模型特点
生物医学领域优化
基于BioBERT架构，专门针对生物医学文本进行了预训练和优化
高性能实体识别
在CRAFT数据集上微调后，F1值达到0.8604，表现出色
稳定训练过程
经过4轮训练，各项指标稳定提升，验证损失保持在较低水平
模型能力
生物医学文本中的命名实体识别
生物医学概念提取
科学文献信息抽取
使用案例
生物医学研究
文献中的基因和蛋白质识别
从生物医学文献中自动识别基因、蛋白质等实体
F1值达到0.8604，能有效支持生物医学信息提取
科学文献元数据抽取
自动提取科学文献中的关键生物医学概念
医疗信息处理
电子病历分析
从临床文本中识别重要的医学术语和概念
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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