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Taughtnet Disease Chem Gene
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Taughtnet Disease Chem Gene

marcopost-itによって開発
TaughtNetは、バイオメディカル固有表現認識のためのマルチタスク学習モデルで、シングルタスク教師から学習し、英語テキストの固有表現認識タスクに適しています。
シーケンスラベリング
Transformers
 英語オープンソースライセンス:Openrail#バイオメディカルNER#マルチタスク学習#シングルタスク教師
ダウンロード数 17
リリース時間 : 11/15/2022

モデル概要

このモデルは、『IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics』に掲載された論文『TaughtNet: Learning Multi-task Biomedical Named Entity Recognition from Single-task Teachers』で説明されているモデルを実装しており、主にバイオメディカル分野の固有表現認識タスクに使用されます。

モデル特徴

マルチタスク学習
シングルタスク教師からマルチタスクバイオメディカル固有表現認識を学習し、モデルの汎化能力を向上させます。
バイオメディカル分野専用
バイオメディカルテキスト専用に設計されており、バイオメディカル分野の固有表現を認識できます。
効率的なトレーニング
論文で説明されているモデルと比較して、このモデルはトレーニングサイクルが少なく、迅速な展開に適しています。

モデル能力

バイオメディカル固有表現認識
マルチタスク学習
英語テキスト処理

使用事例

バイオメディカル研究
バイオメディカル文献の固有表現認識
バイオメディカル文献から疾病、遺伝子、化学物質などのエンティティを識別します。
バイオメディカル文献の情報抽出効率を向上させます。
臨床記録分析
臨床記録のキーエンティティを分析し、医療意思決定を支援します。
臨床データの構造化処理能力を向上させます。
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