Модель OpenMed на базе GLiNER извлекает упоминания заболеваний из англоязычных биомедицинских и клинических текстов.

Подходит для: извлечение названий заболеваний из научных аннотаций · индексирование заболеваний в биомедицинской литературе · поиск патологических состояний в клинических текстах

Модель GLiNER от OpenMed для извлечения упоминаний заболеваний из биомедицинских и клинических текстов.

Подходит для: извлечение названий заболеваний из аннотаций PubMed · индексация заболеваний в биомедицинской литературе · поиск патологических состояний в клинических текстах

Модель OpenMed на базе GLiNER извлекает названия заболеваний из англоязычных биомедицинских текстов.

Подходит для: извлечение заболеваний из аннотаций PubMed · поиск упоминаний патологий в медицинских записях · индексирование заболеваний в биомедицинских документах

Модель OpenMed на базе GLiNER извлекает названия заболеваний и патологических состояний из биомедицинских текстов.

Подходит для: извлечение заболеваний из аннотаций PubMed · поиск диагнозов и патологических состояний в медицинских текстах · индексирование упоминаний болезней в биомедицинской литературе

Модель OpenMed на базе GLiNER извлекает упоминания заболеваний из биомедицинских и клинических текстов в zero-shot-режиме.

Подходит для: извлечение названий заболеваний из медицинских публикаций · поиск заболеваний в клинических записях · индексация заболеваний в биомедицинской литературе

Модель GLiNER от OpenMed извлекает упоминания заболеваний из англоязычных биомедицинских и клинических текстов в zero-shot режиме.

Подходит для: извлечение названий заболеваний из научных публикаций · индексация медицинских текстов по заболеваниям · поиск патологических состояний в клинических записях

Шведоязычная модель Diabase на базе EuroBERT для семантического поиска, извлечения документов и формирования кандидатов для RAG.

Подходит для: семантический поиск по частной коллекции шведских документов · первичный поиск документов для локальной RAG-системы · поиск по шведским юридическим и государственным документам

Дообученная на задаче классификации изображений модель DINOv2 Base для распознавания заболеваний листьев риса.

Подходит для: классификация фотографий листьев риса · автоматическое выявление заболеваний риса по изображениям · сортировка снимков листьев для агрономической проверки

Шведско-ориентированный cross-encoder Diabase для переранжирования найденных документов в поиске и RAG.

Подходит для: переранжирование кандидатов, найденных embedding-поиском · повышение точности поиска по шведским документам · выбор релевантных фрагментов для контекста шведской RAG-системы

Модель OpenMed на архитектуре GLiNER извлекает упоминания заболеваний из англоязычных биомедицинских текстов, в том числе в zero-shot режиме.

Подходит для: извлечение названий заболеваний из аннотаций PubMed · индексация патологических состояний в биомедицинских публикациях · поиск упоминаний заболеваний в клинических текстах

Классификатор на основе DINOv2 распознаёт 38 классов болезней и здоровых состояний листьев 14 культур по фотографиям.

Подходит для: предварительное распознавание болезней на фотографии отдельного листа · проверка, выглядит ли лист здоровым · ранжирование вероятных болезней листа по оценкам модели

Дообученная на BC5CDR модель PubMedBERT выделяет упоминания химических веществ и заболеваний в биомедицинском тексте.

Подходит для: выделение названий химических веществ в статьях · распознавание заболеваний в аннотациях PubMed · извлечение химических и медицинских сущностей из научного текста

BioBERT-модель для выделения названий химических веществ и заболеваний в биомедицинских текстах.

Подходит для: извлечение названий химических веществ из научных статей · распознавание заболеваний в биомедицинских публикациях · разметка упоминаний химических веществ и заболеваний для анализа литературы

Дообученная MobileNetV2 классифицирует изображения сельскохозяйственных растений по распространённым болезням и здоровому состоянию.

Подходит для: Предварительное определение болезни растения по фотографии листа · Проверка здоровья распространённых сельскохозяйственных культур · Автоматическая сортировка изображений растений по классам болезней

BERT-модель для извлечения упоминаний химических веществ и заболеваний из биомедицинских текстов BC5CDR.

Подходит для: поиск названий химических веществ в научных статьях · извлечение названий заболеваний из аннотаций PubMed · разметка биомедицинских сущностей в корпусе BC5CDR

Модель MobileNetV2 распознаёт 38 классов болезней и здорового состояния растений по изображениям листьев.

Подходит для: определение болезни томата по фотографии листа · классификация болезней кукурузы, картофеля и винограда · проверка листьев цитрусовых на признаки Huanglongbing

Классификатор на основе ViT определяет болезни листьев среди 38 классов культур и заболеваний по фотографиям.

Подходит для: предварительное определение болезни листа кукурузы по фотографии · классификация симптомов болезней культур из набора PlantVillage · локальный скрининг изображений листьев перед обращением к запасному API

Дообученная BioBERT-модель для выделения названий заболеваний в англоязычных биомедицинских текстах.

Подходит для: извлечение названий заболеваний из научных статей · разметка упоминаний болезней в биомедицинских публикациях · обработка англоязычных текстов для систем биомедицинского NLP

Дообученная на NCBI Disease модель BERT для извлечения названий заболеваний из англоязычных текстов.

Подходит для: извлечение названий заболеваний из научных статей · разметка упоминаний болезней в биомедицинских документах · поиск заболеваний в англоязычных медицинских текстах

Дообученная на BC5CDR модель SciBERT для выделения упоминаний химических веществ и заболеваний в биомедицинских текстах.

Подходит для: извлечение названий химических соединений из биомедицинских статей · распознавание заболеваний в научных публикациях · разметка токенов для совместного извлечения химических веществ и болезней

Модель на основе SapBERT/PubMedBERT размечает в биомедицинском тексте упоминания химических веществ и заболеваний.

Подходит для: извлечение названий химических веществ из аннотаций PubMed · распознавание упоминаний заболеваний в биомедицинских публикациях · автоматическая разметка сущностей в корпусе BC5CDR

Модель RoBERTa извлекает упоминания заболеваний из англоязычных биомедицинских текстов.

Подходит для: извлечение названий заболеваний из статей PubMed · разметка заболеваний в биомедицинских текстах · поиск упоминаний болезней в научных публикациях

Дообученная BioBERT-модель для выделения упоминаний заболеваний в англоязычных медицинских и биологических текстах.

Подходит для: извлечение названий заболеваний из аннотаций PubMed · разметка упоминаний болезней в биомедицинских публикациях · подготовка медицинских текстов для поиска по заболеваниям

Дообученная BioBERT-модель для поиска и выделения упоминаний заболеваний в биомедицинских текстах.

Подходит для: извлечение названий заболеваний из аннотаций PubMed · разметка упоминаний болезней в научных статьях · автоматическое извлечение заболеваний из биомедицинских документов