# 医療エンティティ認識

adeBERTはBERT-largeアーキテクチャをファインチューニングしたモデルで、特定領域タスクに特化しており、評価セットで優れた性能を発揮します。

初の、実際のヨーロッパポルトガル語データを基に訓練された公開可能な医療言語モデル

BERTベースの中国語医療分野固有表現認識モデルで、医療テキスト内の専門エンティティを識別できます。

DrBERTは、フランス語の医療テキストのオープンソースコーパスNACHOSを基に訓練されたフランス語のRoBERTaモデルで、生物医学と臨床分野に特化しています。

スペイン語の生物医学分野向けに設計された事前学習済み言語モデルで、臨床NLPタスクに適しています

bert-base-casedをファインチューニングした医療保険分野の固有表現認識モデル

Bio+Clinical BERTはBioBERTから初期化された臨床BERTモデルで、MIMIC IIIのすべてのノートで訓練されており、生物医学および臨床テキスト処理に適しています。

en_core_med7_trf は spaCy ベースの臨床自然言語処理モデルで、電子健康記録から薬物関連の固有表現を識別・分類するために特別に設計されています。