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Biosyn Sapbert Ncbi Disease

由dmis-lab開發
由韓國大學Dmis-lab開發的基於BioBERT的生物醫學實體識別模型,專注於NCBI疾病數據集的特徵提取任務
下載量 580
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型是基於BERT架構的生物醫學領域預訓練模型,專門針對NCBI疾病數據集進行優化,主要用於生物醫學文本的特徵提取和實體識別任務

模型特點

生物醫學領域優化
在PubMed和PMC語料庫上進行額外預訓練,專門針對生物醫學文本優化
高效特徵提取
能夠從生物醫學文本中提取高質量的特徵表示
大規模預訓練
使用8塊NVIDIA V100 GPU進行大規模預訓練,處理能力強大

模型能力

生物醫學文本特徵提取
疾病實體識別
生物醫學文本表示學習

使用案例

生物醫學研究
疾病實體識別
從醫學文獻中識別和提取疾病相關實體
醫學文獻檢索
改進醫學文獻檢索系統的語義理解能力
臨床信息處理
電子病歷分析
分析電子病歷中的疾病相關信息
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