OpenMed-NER-Онкология: Выделение сущностей рака ElectraMed

Обзор модели

Эта модель является передовым тонко настроенным трансформером, разработанным для обеспечения точности корпоративного уровня в области генетики рака — генетических сущностей, связанных с раком. Эта специализированная модель превосходно справляется с идентификацией и извлечением биомедицинских сущностей из клинических текстов, исследовательских работ и медицинских документов. Она находит применение в таких областях, как обнаружение лекарственных взаимодействий, извлечение информации о медикаментах из записей пациентов, мониторинг побочных эффектов, анализ литературы для открытия лекарств и построение графов биомедицинских знаний с готовностью к производственному внедрению для клинического и исследовательского применения.

Ключевые особенности

• Высокая точность: Оптимизирована для распознавания биомедицинских сущностей.

• Предметная область: Обучена на тщательно подобранном наборе данных BIONLP2013_CG.

• Готовность к производству: Проверена на клинических бенчмарках.

• Простая интеграция: Совместима с экосистемой Hugging Face Transformers.

Поддерживаемые типы сущностей

• Модель умеет распознавать и классифицировать следующие биомедицинские сущности в рамках онкологии и раковой генетики:

• B-Amino_acid (Аминокислота)

• B-Anatomical_system (Анатомическая_система)

• B-Cancer (Рак)

• B-Cell (Клетка)

• B-Cellular_component (Клеточный_компонент)

• B-Developing_anatomical_structure (Развивающаяся_анатомическая_структура)

• B-Gene_or_gene_product (Ген_или_генный_продукт)

• B-Immaterial_anatomical_entity (Нематериальная_анатомическая_сущность)

• B-Multi-tissue_structure (Многотканевая_структура)

• B-Organ (Орган)

• B-Organism (Организм)

• B-Organism_subdivision (Подразделение_организма)

• B-Organism_substance (Вещество_организма)

• B-Pathological_formation (Патологическое_образование)

• B-Simple_chemical (Простое_химическое_вещество)

• B-Tissue (Ткань)

• I-Amino_acid (Аминокислота)

• I-Anatomical_system (Анатомическая_система)

• I-Cancer (Рак)

• I-Cell (Клетка)

• I-Cellular_component (Клеточный_компонент)

• I-Developing_anatomical_structure (Развивающаяся_анатомическая_структура)

• I-Gene_or_gene_product (Ген_или_генный_продукт)

• I-Immaterial_anatomical_entity (Нематериальная_анатомическая_сущность)

• I-Multi-tissue_structure (Многотканевая_структура)

• I-Organ (Орган)

• I-Organism (Организм)

• I-Organism_subdivision (Подразделение_организма)

• I-Organism_substance (Вещество_организма)

• I-Pathological_formation (Патологическое_образование)

• I-Simple_chemical (Простое_химическое_вещество)

• I-Tissue (Ткань)

Как это работает (параметры конфигурации)

• Модель основана на архитектуре и имеет следующие ключевые параметры:

• : ["BertForTokenClassification"]

• : 0.2

• : 0.2

• : "gelu"

• : 0.2

• : 384

• Словарь содержит 31 метку для классификации сущностей: от B-Amino_acid до I-Tissue, что позволяет детально аннотировать текст.

Применение

Примеры использования модели для классификации токенов:

Ссылки

OpenMed/OpenMed-NER-OncologyDetect-ElectraMed-33M

Ссылки

https://https://huggingface.co/OpenMed/OpenMed-NER-OncologyDetect-ElectraMed-33M