# バイオメディカルNER

GLiNER-BioMedはGLiNERフレームワークに基づく効率的なオープンバイオメディカル固有表現認識モデルスイートで、バイオメディカル分野向けに設計されており、さまざまなエンティティタイプを認識できます。

GLiNER-BioMedはGLiNERフレームワークに基づく専門的な効率的なオープンバイオメディカルNERモデルスイートで、バイオメディカルエンティティ認識タスクにおいて最先端のゼロショットおよび少数ショット性能を実現しています。

GLiNER-バイオメディカル版はGLiNERフレームワークに基づく、バイオメディカル分野専用のオープンNER効率的モデルスイートで、バイオメディカルテキスト内の様々なエンティティを識別できます。

これはPubMedBERTをファインチューニングした固有表現認識モデルで、バイオメディカルテキスト中の遺伝子とタンパク質エンティティを識別するために特別に設計されています。

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。

CRAFTコーパスでファインチューニングされたBioBERTベースの固有表現認識モデル、バイオメディカルテキスト内の6種類のエンティティを識別

NCBI疾患データセットとBC5CDRデータセットで訓練された固有表現認識モデルで、バイオメディカル文献中の疾患エンティティの識別に特化

このモデルはjnlpbaデータセットでトレーニングされ、PubMed版RoBERTaモデルをベースにファインチューニングされており、遺伝子、DNA、RNA、タンパク質などのバイオメディカルエンティティを識別するために特別に設計されています

このモデルはBioBERTをBC5CDRおよびNCBI疾患コーパスでファインチューニングしたもので、バイオメディカル分野の疾患固有表現認識タスク専用です。