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Biobert Base Cased V1.2 Finetuned Ner CRAFT English
基於BioBERT的命名實體識別模型，在CRAFT英文數據集上微調
下載量 41
發布時間 : 3/14/2022
模型概述
該模型是基於BioBERT架構的命名實體識別模型，專門針對生物醫學文本中的實體識別任務進行了優化。在CRAFT英文數據集上微調後，展現出良好的實體識別性能。
模型特點
生物醫學領域優化
基於BioBERT架構，專門針對生物醫學文本進行了預訓練和優化
高性能實體識別
在CRAFT數據集上微調後，F1值達到0.8604，表現出色
穩定訓練過程
經過4輪訓練，各項指標穩定提升，驗證損失保持在較低水平
模型能力
生物醫學文本中的命名實體識別
生物醫學概念提取
科學文獻信息抽取
使用案例
生物醫學研究
文獻中的基因和蛋白質識別
從生物醫學文獻中自動識別基因、蛋白質等實體
F1值達到0.8604，能有效支持生物醫學信息提取
科學文獻元數據抽取
自動提取科學文獻中的關鍵生物醫學概念
醫療信息處理
電子病歷分析
從臨床文本中識別重要的醫學術語和概念
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