OpenBioNER 是一款专为开放领域生物医学命名实体识别（NER）定制的轻量级 BERT 模型，仅需目标实体类型的自然语言描述即可识别未见过的实体类型，无需重新训练。

GLiNER-生物医学版是基于GLiNER框架开发的专用生物医学命名实体识别模型，能够识别多种生物医学实体类型。

GLiNER-生物医学版是基于GLiNER框架的专用于生物医学领域的开放NER高效模型套件，能够识别生物医学文本中的各类实体。

GLiNER 是一种命名实体识别（NER）模型，能够通过双向 Transformer 编码器识别任何类型的实体，特别适用于个人身份信息（PII）识别。

基于BioBERT微调的命名实体识别模型，用于从临床记录中检测医学症状。

该模型是基于ajtamayoh/NER_EHR_Spanish_model_Mulitlingual_BERT微调的西班牙语否定范围检测模型

基于BERTimbau Large训练的葡萄牙语问答模型，在SQuAD v1.1葡萄牙语版上微调，适用于葡萄牙语问答任务。

这是一个通用的模型描述，不超过150字的简短介绍。