BENT-PubMedBERT-NER-Geneオープンソースモデル - 生物医学テキスト内の遺伝子とタンパク質のエンティティを高精度に識別

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BENT PubMedBERT NER Gene

Developed by pruas

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。

シーケンスラベリング

Transformers

EnglishOpen Source License:Apache-2.0 #バイオメディカルNER #遺伝子・タンパク質認識 #PubMedBERTファインチューニング

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Release Time : 1/14/2023

Model Overview

このモデルはPubMedBERTのファインチューニングにより、バイオメディカル文献中の遺伝子とタンパク質エンティティの識別に特化しています。複数のバイオメディカルコーパスを統合してトレーニングされており、様々なバイオメディカルテキスト分析タスクに適用可能です。

Model Features

マルチコーパストレーニング

15の異なるバイオメディカルコーパスを統合してトレーニングされており、広範な遺伝子・タンパク質エンティティタイプをカバー

バイオメディカル領域最適化

PubMedBERTをファインチューニングしており、バイオメディカルテキストに特化して最適化

細粒度エンティティ認識

遺伝子、タンパク質、タンパク質複合体、酵素など、多様な遺伝子・タンパク質関連エンティティを識別可能

Model Capabilities

バイオメディカルテキスト分析

遺伝子エンティティ認識

タンパク質エンティティ認識

バイオメディカル文献マイニング

Use Cases

バイオメディカル研究

文献遺伝子マイニング

バイオメディカル文献から遺伝子・タンパク質情報を自動抽出

文献検索・分析効率の向上

生物学的経路分析

特定の生物学的経路に関与する遺伝子・タンパク質を識別

生物学的経路研究・モデリングの支援

創薬

薬物ターゲット識別

文献から潜在的な薬物ターゲット遺伝子・タンパク質を識別

創薬プロセスの加速

🚀 遺伝子とタンパク質の固有表現抽出モデル

このモデルは、遺伝子とタンパク質の固有表現を認識するための固有表現抽出（NER）モデルです。

📄 ライセンス

このモデルは、Apache 2.0ライセンスの下で提供されています。

📚 ドキュメント

引用情報

本モデルに関する研究を引用する際は、以下の文献を引用してください。

@article{NILNKER2022,
  title = {NILINKER: Attention-based approach to NIL Entity Linking},
  journal = {Journal of Biomedical Informatics},
  volume = {132},
  pages = {104137},
  year = {2022},
  issn = {1532-0464},
  doi = {https://doi.org/10.1016/j.jbi.2022.104137},
  url = {https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1532046422001526},
  author = {Pedro Ruas and Francisco M. Couto},
}