Дообученная BioBERT-модель для выделения названий заболеваний в англоязычных биомедицинских текстах.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель datummd/NCBI_BC5CDR_disease — версия BioBERT, дообученная разработчиками datummd для распознавания названий заболеваний в биомедицинских текстах. Она предназначена для извлечения упоминаний болезней из научных публикаций и других текстов, в том числе в сценариях биомедицинской обработки естественного языка. Модель использует архитектуру BERT с классификацией токенов, содержит 135,5 млн параметров и обрабатывает последовательности длиной до 512 токенов.
При дообучении использовались корпуса BC5CDR-diseases и NCBI-diseases, а также выбранные аннотации PubTator из набора LitCOVID. Модель рассчитана на английский язык и выдаёт метки для токенов, позволяя выделять фрагменты с названиями заболеваний. Лицензия — Apache-2.0. Качество распознавания за пределами указанных корпусов и английского биомедицинского текста может отличаться.
Модель обучена на ограниченном наборе биомедицинских корпусов и предназначена для английского языка; качество на других языках, жанрах и типах сущностей может быть ниже. Максимальная длина последовательности составляет 512 токенов.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
BioBERT model fine-tuned in NER task with BC5CDR-diseases and NCBI-diseases corpus along with selected pubtator annotations from LitCOVID dataset
This was fine-tuned in order to use it in a datummd/bionlp system which is available at: https://github.com/datummd/bionlp
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · token-classification
Подбираем GPU…