N

Ner Disease Ncbi Bionlp Bc5cdr Pubmed

由raynardj開發
基於NCBI疾病數據集和BC5CDR數據集訓練的命名實體識別模型,專注於識別生物醫學文獻中的疾病實體
下載量 10.84k
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型採用PubMed預訓練的RoBERTa模型進行預訓練,專門用於從生物醫學文獻中識別疾病相關的命名實體

模型特點

生物醫學領域優化
使用PubMed預訓練模型和生物醫學專用數據集訓練,針對生物醫學文本有更好的識別效果
簡化標籤系統
移除了傳統BIO標籤前綴,採用簡化的實體標註方式
輸出清洗功能
提供專門的輸出清洗函數,可優化識別結果的連貫性和可讀性

模型能力

生物醫學文本分析
疾病實體識別
命名實體標註

使用案例

生物醫學研究
文獻疾病實體提取
從生物醫學文獻中自動識別疾病相關實體
可準確識別文獻中提到的各種疾病名稱
生物醫學數據庫構建
輔助構建生物醫學知識圖譜
為知識圖譜提供結構化疾病實體信息
醫學信息學
臨床記錄分析
分析臨床記錄中的疾病相關信息
幫助提取臨床記錄中的關鍵疾病實體
AIbase
智啟未來,您的人工智能解決方案智庫
© 2025AIbase