Sapbert UMLS 2020AB All Lang From XLMR Large

🚀 SapBERT-XLMR

SapBERT-XLMR是一个跨语言的生物医学词汇语义模型。它基于SapBERT进行扩展，使用UMLS 2020AB数据集进行训练，以xlm - roberta - large为基础模型，可用于跨语言的生物医学实体链接等任务。

🚀 快速开始

SapBERT-XLMR是基于SapBERT (Liu et al. 2021) 训练得到的，使用了 UMLS 2020AB 数据集，并以 [xlm - roberta - large](https://huggingface.co/xlm - roberta - large) 作为基础模型。请使用 [CLS] 作为输入的表示。

✨ 主要特性

• 跨语言能力：可处理多种语言的生物医学数据。
• 领域专用：针对生物医学领域进行训练，能更好地处理该领域的词汇语义。

📦 安装指南

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💻 使用示例

基础用法

以下脚本可将字符串列表（实体名称）转换为嵌入向量。

import numpy as np
import torch
from tqdm.auto import tqdm
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel  

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cambridgeltl/SapBERT-from-PubMedBERT-fulltext")  
model = AutoModel.from_pretrained("cambridgeltl/SapBERT-from-PubMedBERT-fulltext").cuda()

# replace with your own list of entity names
all_names = ["covid-19", "Coronavirus infection", "high fever", "Tumor of posterior wall of oropharynx"] 

bs = 128 # batch size during inference
all_embs = []
for i in tqdm(np.arange(0, len(all_names), bs)):
    toks = tokenizer.batch_encode_plus(all_names[i:i+bs], 
                                       padding="max_length", 
                                       max_length=25, 
                                       truncation=True,
                                       return_tensors="pt")
    toks_cuda = {}
    for k,v in toks.items():
        toks_cuda[k] = v.cuda()
    cls_rep = model(**toks_cuda)[0][:,0,:] # use CLS representation as the embedding
    all_embs.append(cls_rep.cpu().detach().numpy())

all_embs = np.concatenate(all_embs, axis=0)

高级用法

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📚 详细文档

如需了解更多关于训练和评估的详细信息，请参阅 SapBERT github仓库。

📄 许可证

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📖 引用

如果您使用了该模型，请引用以下文献：

@inproceedings{liu2021learning,
	title={Learning Domain-Specialised Representations for Cross-Lingual Biomedical Entity Linking},
	author={Liu, Fangyu and Vuli{\'c}, Ivan and Korhonen, Anna and Collier, Nigel},
	booktitle={Proceedings of ACL-IJCNLP 2021},
	month = aug,
	year={2021}
}

📌 最新消息

• [新闻] SapBERT的跨语言扩展将在 ACL 2021 主会议上展示！
• [新闻] SapBERT将出现在 NAACL 2021 的会议论文集中！

📋 模型信息