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Biobert V1.1 Pubmed Finetuned Ner
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Biobert V1.1 Pubmed Finetuned Ner

fidukm34によって開発
BioBERTをNCBI疾病データセットで微調整した命名エンティティ認識モデル
シーケンスラベリング
Transformers
#生物医学NER#PubMed最適化#高い正確率
ダウンロード数 197
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはBioBERTアーキテクチャに基づき、PubMed文献で事前学習した後、NCBI疾病データセットに対して微調整された命名エンティティ認識モデルで、専ら生物医学分野の疾病エンティティ認識タスクに使用されます。

モデル特徴

生物医学分野の最適化
PubMed文献を基に事前学習されており、生物医学テキストの処理に特に適しています。
高い正確率
NCBI疾病データセットで98.27%の正確率を達成しました。
詳細なエンティティ認識
生物医学文献中の疾病関連エンティティを正確に認識できます。

モデル能力

生物医学テキスト分析
疾病エンティティ認識
科学文献情報抽出

使用事例

医学研究
文献の疾病エンティティ抽出
医学研究文献から自動的に疾病関連エンティティを識別・抽出します。
F1値が0.8625に達しました。
バイオインフォマティクス
疾病知識グラフの構築
疾病知識グラフの構築にエンティティ認識のサポートを提供します。
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