Bioformer-8L 是一个在 NCBI 疾病数据集上微调的生物医学领域命名实体识别模型,专注于疾病实体识别。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型基于 Transformer 架构,专门针对生物医学文本进行优化,能够准确识别文本中的疾病相关命名实体。
模型特点
生物医学领域优化
专门针对生物医学文本进行微调,在疾病实体识别任务上表现优异
基于Transformer架构
采用8层Transformer结构,平衡了性能和计算效率
开源许可
使用Apache-2.0许可证,允许商业和研究使用
模型能力
生物医学文本处理
疾病实体识别
命名实体识别
使用案例
生物医学研究
医学文献分析
从医学研究论文中提取疾病相关实体
可帮助研究人员快速识别文献中的关键疾病信息
电子病历处理
分析临床记录中的疾病提及
辅助医疗信息提取和结构化
医疗信息学
知识图谱构建
作为疾病实体提取组件用于构建生物医学知识图谱
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

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

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
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
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