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Medical Biencoder Ko Bert Context

由snumin44開發
適用於醫療領域的雙編碼器結構檢索模型,能處理韓英混合的醫療記錄。
下載量 18
發布時間 : 8/27/2024

模型概述

該模型基於SapBERT-KO-EN構建,用於醫療領域的密集段落檢索,能夠高效匹配醫療問題和相關文本。

模型特點

韓英混合醫療記錄處理
專門針對韓國醫療記錄中常見的韓英混合書寫特點進行優化。
自對齊預訓練(SAP)
通過多重相似度損失函數使相同代碼的術語之間具有高相似度。
密集段落檢索(DPR)
採用雙編碼器結構計算查詢與文本的相似度,適用於大規模檢索任務。

模型能力

醫療文本特徵提取
韓英混合文本處理
密集段落檢索
語義相似度計算

使用案例

醫療信息檢索
醫療問題匹配
將患者提出的醫療問題與相關知識庫中的內容進行匹配。
能夠準確識別相同疾病的不同表達方式。
醫療記錄分類
對醫療記錄進行分類和組織,便於後續檢索。
提高醫療信息系統的檢索效率。
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