PyTorch trained model on GAD dataset for relation classification, using BioBert weights.
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 136 млн
- Архитектура
- bert · dense
- Опубликована
- 18 апр 2022
Ссылки
BioBERT_Re_trained
Дообученная на GAD модель BioBERT для классификации отношений в биомедицинских текстах.
17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 июн 2022
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
ChrisUPM/BioBERT_Re_trained — модель классификации отношений, дообученная на наборе данных GAD с использованием весов BioBERT. Она предназначена для классификации связей в биомедицинских текстах. Модель построена на архитектуре BERT с головой классификации последовательностей и содержит 135,5 млн параметров; принимает текст с контекстом до 512 токенов и сохранена в формате PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- классификация отношений в текстах набора GAD
- выявление связей между понятиями в биомедицинских текстах
- разметка текстовых примеров по классам отношений
Ограничения
Модель обучена на наборе данных GAD, поэтому её качество на других типах биомедицинских текстов может отличаться. Контекст ограничен 512 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейIV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertForSequenceClassification
- Ревизия весов
- 8e39448