该模型是基于BSC-LT/roberta-base-biomedical-clinical-es在生物医学临床西班牙语文本上进行命名实体识别(NER)任务微调的版本。
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发布时间 : 6/1/2024
模型简介
专门针对西班牙语生物医学临床文本的命名实体识别模型，能够识别文本中的医疗相关实体。
模型特点
生物医学领域专用
专门针对生物医学临床文本优化，在该领域表现优异
西班牙语支持
专注于西班牙语生物医学文本处理
高精度识别
在验证集上F1值达到0.8801，表现良好
模型能力
生物医学命名实体识别
临床文本分析
西班牙语文本处理
使用案例
医疗信息处理
临床记录分析
从西班牙语临床记录中提取医疗实体
F1值0.8801的高精度识别
医学研究文献处理
从生物医学文献中提取关键实体信息
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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