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Biobert Base Cased V1.2 Bc2gm Ner
基於BioBERT在bc2gm_corpus數據集上微調的生物醫學命名實體識別模型
下載量 26
發布時間 : 10/26/2022
模型概述
該模型是針對生物醫學文本的命名實體識別任務優化的BERT模型，能夠識別基因、蛋白質等生物醫學實體
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預訓練和微調
高性能實體識別
在bc2gm_corpus數據集上達到81.14%的F1值，表現優異
精確的基因/蛋白質識別
專門針對基因和蛋白質名稱識別進行優化
模型能力
生物醫學文本分析
命名實體識別
基因/蛋白質名稱提取
使用案例
生物醫學研究
文獻挖掘
從生物醫學文獻中自動提取基因和蛋白質名稱
可幫助研究人員快速識別關鍵生物實體
知識圖譜構建
為生物醫學知識圖譜自動標註實體
提高知識圖譜構建效率
臨床文本處理
電子病歷分析
從臨床記錄中識別基因相關實體
輔助臨床決策支持
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