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Bc4chemd Ner Bio ClinicalBERT Finetuned Ner

由commanderstrife開發
該模型是基於Bio_ClinicalBERT在bc4chemd_ner數據集上微調的版本,用於化學藥品命名實體識別任務。
下載量 56
發布時間 : 7/20/2022

模型概述

這是一個針對生物醫學和臨床文本中的化學藥品命名實體識別(NER)任務的微調模型,基於Bio_ClinicalBERT架構。

模型特點

高精度識別
在化學藥品命名實體識別任務上達到89.44%的精確率和87.77%的召回率
生物醫學領域優化
基於Bio_ClinicalBERT預訓練模型,專門針對生物醫學和臨床文本優化
端到端解決方案
提供從文本輸入到命名實體識別的完整解決方案

模型能力

化學藥品命名實體識別
生物醫學文本處理
臨床文檔分析

使用案例

生物醫學研究
文獻中的藥品識別
從生物醫學文獻中自動識別化學藥品名稱
可幫助研究人員快速定位相關藥品信息
臨床文檔處理
電子病歷分析
從臨床記錄中提取患者用藥信息
輔助醫療決策和藥物不良反應監測
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