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Epiclassify4gard

ncatsによって開発
このモデルはBioBERTをベースに微調整されたテキスト分類モデルで、医学テキスト分類タスクで優れた性能を発揮します。
ダウンロード数 27
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

dmis - lab/biobert - base - cased - v1.2をベースに微調整されたテキスト分類モデルで、医学テキスト分類タスク用に最適化されており、epi_classify4_gardデータセットで高い正解率を達成しました。

モデル特徴

高い正解率
評価セットで98.6%の正解率を達成し、優れた性能を示しました。
医学分野での最適化
BioBERTアーキテクチャをベースにしており、医学分野のテキストを処理するのに特に適しています。
バランスの取れた性能
適合率(0.875)と再現率(0.903)がバランスよく、F1値は0.889に達しました。

モデル能力

医学テキスト分類
多クラステキスト分類

使用事例

医学研究
医学文献分類
医学研究文献を自動的に分類します。
高い正解率(98.6%)の分類結果
疫学研究
疫学関連のテキストを分類します。
epi_classify4_gardデータセットで優れた性能を示しました。
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