ChemFM-3B — химическая языковая модель для работы с молекулами в формате SMILES, генерации структур и адаптации к задачам химического прогнозирования.
Подходит для: генерация новых молекул в формате SMILES · прогнозирование физико-химических свойств молекул после дообучения · предсказание продуктов химических реакций после дообучения
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Модель DeepChem на базе RoBERTa для многозадачного прогнозирования свойств молекул по их текстовым представлениям.
Подходит для: прогнозирование нескольких свойств молекулы по SMILES · оценка молекулярных характеристик в исследовании лекарственных кандидатов · получение регрессионных оценок для набора химических соединений
MoLFormer-XL-both-10% извлекает представления молекул из SMILES для оценки сходства и предсказания химических свойств.
Подходит для: извлечение эмбеддингов молекул из SMILES · поиск структурно похожих молекул · визуализация молекулярного пространства
ChemBERTa-77M-MLM — модель DeepChem на базе RoBERTa для заполнения маскированных токенов в строках SMILES и получения молекулярных представлений для химических задач.
Подходит для: предсказание пропущенных токенов в SMILES · получение представлений малых молекул для машинного обучения · дообучение на классификации токсичности соединений
Химическая языковая модель на 969,5 млн параметров для генерации молекул и дообучения под задачи поиска лекарств.
Подходит для: генерация молекул по текстовому запросу или представлению SMILES · создание кандидатов для поиска лекарств · оптимизация молекулярных лидов
Базовая модель RoBERTa, обученная предсказывать замаскированные токены в химических SMILES-последовательностях.
Подходит для: Предсказание пропущенных токенов в строках SMILES · Получение представлений молекул для последующего машинного обучения · Подготовка признаков для оценки токсичности молекул
Дообученная модель ModernBERT для выделения химических соединений и веществ в англоязычных биомедицинских текстах.
Подходит для: извлечение названий лекарств из медицинских записей · поиск химических соединений в научных публикациях · выделение упоминаний веществ в клинических документах
Дообученная ModernBERT-large извлекает названия химических веществ и соединений из биомедицинских текстов.
Подходит для: извлечение химических веществ из научных статей · поиск лекарств в медицинских записях · анализ биомедицинской литературы для поиска соединений
Дообученная DeBERTa-v2 для выделения химических соединений и веществ в англоязычных биомедицинских текстах.
Подходит для: извлечение химических веществ из научных статей · поиск упоминаний лекарств в клинических записях · выделение химических сущностей для мониторинга нежелательных явлений
Модель OpenMed на основе BiomedBERT для извлечения химических сущностей из англоязычных биомедицинских текстов.
Подходит для: извлечение названий химических соединений из статей PubMed · поиск упоминаний лекарств в медицинских записях · разметка химических сущностей в биомедицинских публикациях
Модель OpenMed на основе XLM-RoBERTa извлекает названия химических соединений и веществ из биомедицинских текстов.
Подходит для: извлечение химических соединений из научных статей · поиск лекарств в медицинских записях · сбор упоминаний веществ для анализа лекарственных взаимодействий
Дообученная модель ModernBERT для поиска и разметки названий химических соединений и веществ в биомедицинских текстах.
Подходит для: извлечение лекарств из медицинских записей · поиск химических соединений в научных статьях · разметка химических сущностей в биомедицинских текстах
Дообученная модель XLM-RoBERTa для извлечения химических соединений и веществ из биомедицинских текстов.
Подходит для: Извлечение названий химических веществ из научных статей · Выделение упоминаний лекарств в клинических записях · Поиск химических сущностей в медицинских документах
Дообученная RoBERTa-модель OpenMed выделяет упоминания химических веществ и соединений в биомедицинских текстах.
Подходит для: извлечение названий химических веществ из научных статей · поиск упоминаний лекарств в медицинских записях · подготовка данных для анализа лекарственных взаимодействий
Дообученная модель EuroBERT для выделения химических соединений и веществ в биомедицинских текстах.
Подходит для: извлечение названий химических веществ из статей PubMed · поиск лекарственных соединений в клинических записях · разметка химических сущностей в биомедицинских документах
Дообученная модель DistilBERT выделяет названия химических веществ и соединений в биомедицинских текстах.
Подходит для: извлечение химических соединений из научных статей · поиск упоминаний лекарств в медицинских записях · подготовка данных для анализа лекарственных взаимодействий
Модель OpenMed на основе BERT извлекает упоминания химических соединений и лекарств из англоязычных биомедицинских текстов.
Подходит для: извлечение названий химических веществ из научных статей · поиск упоминаний лекарств в медицинских записях · разметка химических сущностей в корпусах PubMed
Модель OpenMed находит и размечает упоминания химических соединений и веществ в англоязычных биомедицинских текстах.
Подходит для: извлечение названий химических веществ из научных статей · поиск упоминаний лекарств в медицинских записях · подготовка данных для анализа взаимодействий препаратов
Модель OpenMed на базе DeBERTa извлекает названия химических веществ и соединений из англоязычных биомедицинских текстов.
Подходит для: извлечение химических веществ из научных публикаций · поиск упоминаний лекарств в медицинских записях · выделение химических сущностей для анализа лекарственных взаимодействий
Модель OpenMed на базе ModernBERT извлекает названия химических соединений и лекарств из биомедицинских текстов.
Подходит для: извлечение названий лекарств из клинических записей · поиск химических соединений в научных публикациях · разметка химических сущностей для фармаконадзора
Модель OpenMed на базе DeBERTa для выделения упоминаний химических соединений и веществ в биомедицинских текстах.
Подходит для: извлечение химических соединений из статей PubMed · поиск лекарственных веществ в клинических записях · мониторинг упоминаний химических веществ при анализе нежелательных явлений
Модель OpenMed на базе ModernBERT извлекает названия химических веществ и соединений из англоязычных биомедицинских текстов.
Подходит для: извлечение названий лекарств из клинических записей · поиск химических соединений в статьях PubMed · разметка химических сущностей в медицинских документах
GLiNER-модель OpenMed для zero-shot-распознавания химических сущностей в англоязычных биомедицинских текстах.
Подходит для: извлечение названий химических соединений из научных статей · поиск упоминаний лекарств и реагентов в биомедицинской литературе · индексирование химических веществ в корпусах публикаций