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Bc4chemd Ner Bio ClinicalBERT Finetuned Ner

commanderstrifeによって開発
このモデルは、Bio_ClinicalBERTをbc4chemd_nerデータセットで微調整したバージョンで、化学薬品固有表現認識タスクに使用されます。
ダウンロード数 56
リリース時間 : 7/20/2022

モデル概要

これは、バイオメディカルおよび臨床テキストにおける化学薬品固有表現認識(NER)タスクのための微調整モデルで、Bio_ClinicalBERTアーキテクチャに基づいています。

モデル特徴

高精度認識
化学薬品固有表現認識タスクにおいて89.44%の精度と87.77%の再現率を達成
バイオメディカル分野最適化
Bio_ClinicalBERT事前学習モデルに基づき、バイオメディカルおよび臨床テキストに特化して最適化
エンドツーエンドソリューション
テキスト入力から固有表現認識までの完全なソリューションを提供

モデル能力

化学薬品固有表現認識
バイオメディカルテキスト処理
臨床文書分析

使用事例

バイオメディカル研究
文献中の薬品識別
バイオメディカル文献から化学薬品名を自動識別
研究者が関連する薬品情報を迅速に特定するのに役立つ
臨床文書処理
電子カルテ分析
臨床記録から患者の薬物情報を抽出
医療判断や薬物副作用モニタリングを支援
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