/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
137 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mpnet · dense
Базовая модель
BioLORD-2023
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
24 апр 2026

araras-biolord-cultural-pt-v9

ЭмбеддингиТекст → embedding

Энкодер MPNet для поиска и нормализации фенотипов HPO по клиническому тексту на бразильском португальском и английском языках.

105скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 апр 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

araras-biolord-cultural-pt-v9 — открытая модель-энкодер, созданная timmers дообучением FremyCompany/BioLORD-2023. Она преобразует клинические описания и жалобы на разговорном бразильском португальском в эмбеддинги для сопоставления с фенотипами HPO и их нормализации. Модель предназначена для работы с записями пациентов, сообщениями сотрудников первичного звена здравоохранения и поиска фенотипов при исследовании редких заболеваний; также сохраняет возможности сопоставления с клиническими описаниями на английском языке.

Модель построена на MPNet, содержит 136,7 млн параметров, принимает текст и выдаёт векторы эмбеддингов. Нативный контекст — 514 токенов. По заявленным результатам карточки, она улучшает поиск по разговорным бразильским формулировкам и формальной медицинской лексике на португальском, сохраняя близкие к базовой модели результаты на RareBench. Лицензия — Apache-2.0.

Это только энкодер эмбеддингов: он не ставит диагнозы и сам по себе не возвращает готовые HPO-ID. Для извлечения и ранжирования фенотипов его следует использовать в составе поискового конвейера. Культурный охват ограничен 205 фенотипами; редкая формальная терминология на португальском и некоторые разговорные выражения остаются сложными.

Сценарии применения

  • сопоставление разговорной жалобы пациента с фенотипом HPO
  • нормализация клинических записей на бразильском португальском
  • поиск фенотипов в описаниях редких заболеваний
  • подбор HPO-фенотипов по сообщениям сотрудников первичного звена здравоохранения
  • гармонизация португалоязычных клинических описаний с международной онтологией

Ограничения

Модель не ставит диагнозы и требует поискового конвейера с извлечением и ранжированием кандидатов. Разговорный охват ограничен 205 вручную собранными фенотипами; редкая формальная терминология и отдельные разговорные выражения распознаются хуже.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

araras-biolord-cultural-pt-v9

Primeiro encoder aberto de fenótipos HPO que entende português coloquial brasileiro — linguagem de paciente, cuidador, agente comunitário de saúde (ACS) e gíria regional.

Derivado de FremyCompany/BioLORD-2023 via fine-tuning multi-fase (cultural rehearsal + hard negatives + balanced formal/cultural).

⚡ TL;DR

BenchmarkBase BioLORD-2023Este modelo (v9)Ganho
Cultural BR-PT (24 queries coloquiais)4.17% / 4.17%91.67% / 95.83%+87.5pp
Formal PT (Babelon full 7,142)17.22% / 21.53%49.90% / 54.42%+32.7pp
RareBench (Nature 2024, 13,763 fenótipos)95.01% / 95.07%94.16% / 94.85%-0.85pp (preservado)

Modelo entende "água na cabeça", "corcunda", "esparro", "não vinga" sem perder capacidade clínica em inglês.

🎯 Casos de uso

  • HPO normalization em português: mapear texto clínico PT (prontuário, evolução, anamnese) pra HPO IDs
  • SUS / ACS / TeleSUS: agente comunitário de saúde digita queixa em linguagem popular, modelo devolve fenótipo HPO padronizado
  • Triagem de doenças raras: RAG sobre fenótipos descritos por paciente/família
  • Pesquisa clínica BR: harmonização de descrições em PT pra ontologia internacional

🔧 Uso

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("timmers/araras-biolord-cultural-pt-v9")

queries = [
    "água na cabeça",    # → Hydrocephalus
    "corcunda",          # → Kyphosis
    "não vinga",         # → Failure to thrive
    "fígado inchado",    # → Hepatomegaly
    "esparro",           # → Seizure (BR-NE)
]

embeddings = model.encode(queries, normalize_embeddings=True)
# Shape: (5, 768)

📊 Cultural BR-PT samples (Top1)

Query coloquialHPO gold✓
água na cabeçaHP:0000238 Hydrocephalus✅
corcundaHP:0002808 Kyphosis✅
não vingaHP:0001508 Failure to thrive✅
esparro (BR-NE)HP:0001250 Seizure✅
dança dos olhosHP:0000639 Nystagmus✅
fígado inchadoHP:0002240 Hepatomegaly✅
vesgoHP:0000486 Strabismus✅
frouxoHP:0001252 Muscular hypotonia✅
amarelãoHP:0000952 Jaundice✅
cabeçãoHP:0000256 Macrocephaly✅
chiado no peitoHP:0030828 Wheezing✅
DIHP:0001249 Intellectual disability✅
autismoHP:0000717 Autism✅
desmaioHP:0001279 Syncope✅
falta de arHP:0002094 Dyspnea✅
tremedeiraHP:0001337 Tremor✅

Top1: 21/24 (87.5%), Top5: 23/24 (95.8%).

Teste PT-BR clínico (5 casos reais, 22 HPOs gold)

DMD, Fabry, HAE, PKU, Anemia de Fanconi → 21/22 = 95.5% Acc@1

📚 Dados de treino

  • 35k pares HPO Neo4j (name, namePt, synonyms)
  • 23,885 pares oficiais Babelon PT→EN (peso 2x)
  • 12,346 pares PT Gemini-augmented
  • 614 pares culturais BR-PT curados (peso 10x oversample pós-dedup)
  • 82 hard negatives (anchor, positive, negative) para desambiguação
  • 131 pares hard clinical BR (peso 10x)
  • 49,032 hard negative triplets minerados

🛠️ Pipeline de treino (5 fases)

  1. Base fine-tune — BioLORD-2023 → HPO synonyms + PT official (MNR loss, lr=3e-6)
  2. Cultural rehearsal phase 2 — 432 pares curados (lr=5e-5, 5 epochs)
  3. Cultural push phase 3 — lr=1e-4, 12 epochs, batch=16
  4. Balanced phase — cultural + formal full (23k), lr=1e-5, 2 epochs (restaura formal)
  5. Hard negative phase 5 — 82 triplets explícitos, lr=3e-5, 4 epochs

⚠️ Limitações

  • Cultural coverage: 205 fenótipos curados manualmente (de ~11k HPO). Expandindo.
  • Formal PT full 7,142: 49.9% Top1 — terminologia rara ainda desafiadora.
  • 3 falhas Top1 conhecidas no cultural: olho caído, bebê mole, costas tortas (Top5 recupera).
  • Modelo é encoder apenas — não faz diagnóstico de doença. Usar em pipeline com retriever+ranker.

🔗 Trabalhos relacionados

  • Base: BioLORD-2023 (Remy et al., JBI 2024)
  • Benchmark: RareBench (Chen et al., Nature 2024)
  • Comparação: DeepRare (Nature 2026)

📝 Citação

@misc{araras_biolord_cultural_pt_v9,
  title  = {araras-biolord-cultural-pt-v9: Brazilian Portuguese colloquial HPO encoder},
  author = {RarasNet},
  year   = {2026},
  url    = {https://huggingface.co/timmers/araras-biolord-cultural-pt-v9}
}

📄 License

Apache 2.0, inherited from BioLORD-2023 base model.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sentence-transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MPNetModel
Ревизия весов
9547b84

0 моделей