SIRIS-Lab/AIObioEnts-model_files

该数据集包含AIObioEnts的模型文件，这些文件是使用AIONER训练的，并基于四种不同的预训练模型。这些模型用于识别文本数据中的核心生物医学实体，如基因、疾病、细胞系、化学物质、物种和变体。此外，还包括使用AnatEM语料库中的选定实体进行微调的模型，这些实体包括细胞组件、组织、器官、多组织结构和癌症。

This dataset contains the model files for AIObioEnts, trained using AIONER with 4 different pre-trained models. These models are used for the identification of core biomedical entities—gene, disease, cell line, chemical, species, variant—in textual data. Additionally, it includes models fine-tuned with selected entities from the AnatEM corpus—cell component, tissue, organ, multi-tissue structure, cancer.

原始信息汇总

AIObioEnts 模型文件数据集

概述

• 任务类别:
  • 令牌分类 (Token Classification)
• 标签:
  • BioNER (生物医学命名实体识别)
  • Biomedical NER (生物医学命名实体识别)

数据集内容

• 包含用于 AIObioEnts 的模型文件。
• 使用 AIONER 训练，基于以下四种预训练模型：
  • BiomedBERT-base:
    • 预训练于 PubMed 摘要。
    • 预训练于 PubMed 摘要和 PubMedCentral 全文文章。
  • BioLinkBERT-base
  • BioLinkBERT large

目标

• 识别文本数据中的核心生物医学实体，包括基因、疾病、细胞系、化学物质、物种、变异。
• 针对 AnatEM 语料库中的选定实体进行微调，包括细胞成分、组织、器官、多组织结构、癌症。