BC5CDR-Chemical-Disease-balanced-biobert-base-cased-v1.2
BioBERT-модель для выделения названий химических веществ и заболеваний в биомедицинских текстах.
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
ghadeermobasher/BC5CDR-Chemical-Disease-balanced-biobert-base-cased-v1.2 — модель BioBERT от ghadeermobasher для распознавания сущностей в научно-медицинских текстах. По названию и идентификатору она предназначена для выделения названий химических соединений и заболеваний; Hugging Face указывает задачу token-classification и архитектуру BERT с головой BertForTokenClassification.
Модель содержит 135,5 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и доступна в формате PyTorch. Она подходит для извлечения химических веществ и заболеваний из биомедицинских публикаций. Карточка модели не содержит описания, сведений о языках или лицензии, поэтому эти характеристики нельзя надёжно установить.
Сценарии применения
- извлечение названий химических веществ из научных статей
- распознавание заболеваний в биомедицинских публикациях
- разметка упоминаний химических веществ и заболеваний для анализа литературы
Ограничения
В карточке модели нет описания и лицензии. Указанное окно контекста ограничено 512 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · token-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertForTokenClassification
- Ревизия весов
- 392e39d