# 医療テキスト処理

MedGemma-27B-Text-ITはGemma 3アーキテクチャに基づく医療専用の大規模言語モデルで、医療テキスト処理に最適化されており、さまざまな量子化バージョンを提供して異なるハードウェア環境に対応します。

これはイタリア語用に最適化されたBertモデルで、新型コロナ感染症関連のテキスト分類タスクに特化しています。

microsoft/biogptをファインチューニングした生物医学固有表現認識モデル

GoogleのMT5-smallモデルをファインチューニングしたベトナム語ニュース要約生成モデルで、ベトナム語ニュースの簡潔な要約生成に特化しています。

T5-baseベースの英語スペル自動修正モデルで、テキスト内のスペルミスを効率的に修正できます。

DeepSeek-R1はdeepseek-aiのベースモデルを改良したバージョンで、音声テキスト変換タスクに特化しており、英語言語処理をサポートしています。

これはBERTアーキテクチャに基づくアラビア語リランカーモデルで、アラビア語テキスト専用に設計されており、テキストオプションのスコアリングとソートを通じてリランキングタスクを実行します。

XLM-RoBERTaベースのドイツ語感情分類モデル、28種類の感情を識別可能

これはT5-smallモデルをファインチューニングした臨床ノート要約モデルで、主に臨床ノートの要約生成に使用されます。

BART-large-cnnをファインチューニングした臨床ノート生成モデルで、医患対話の転写テキストを自動的に構造化された臨床ノートに変換します

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0を微調整した医療分野QAモデル、医療テキストとQAシナリオに最適化

TinySapBERTは、SapBERTフレームワークに基づいて訓練されたマイクロ生物医学エンティティ表現モデルで、生物医学の命名エンティティ認識タスクに特化して設計されています。

RoBERTaベースのスペイン語臨床試験テキスト用時間固有表現認識モデルで、時間表現と年齢エンティティを検出します。

BioBERTをファインチューニングしたモデルで、放射線レポートから既往歴の言及を識別し削除するために特別に設計されています。

インドネシア語に対して微調整されたT5小型要約モデルで、huseinzol05のt5-small-bahasa-summarization-casedモデルをベースに、indosumデータセットを使用して微調整されています。

BioBERT-v1.1を基にファインチューニングした生物医学分野のQAモデル