Epiclassify4gard
E
Epiclassify4gard
由 ncats 开发
该模型是在BioBERT基础上微调的文本分类模型，在医学文本分类任务上表现优异。
下载量 27
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
基于dmis-lab/biobert-base-cased-v1.2微调的文本分类模型，专为医学文本分类任务优化，在epi_classify4_gard数据集上取得了高准确率。
模型特点
高准确率
在评估集上达到98.6%的准确率，表现优异
医学领域优化
基于BioBERT架构，特别适合处理医学领域文本
平衡性能
精确率(0.875)和召回率(0.903)表现均衡，F1值达0.889
模型能力
医学文本分类
多类别文本分类
使用案例
医学研究
医学文献分类
对医学研究文献进行自动分类
高准确率(98.6%)的分类结果
流行病学研究
对流行病学相关文本进行分类
在epi_classify4_gard数据集上表现优异
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
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
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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