Medical_NLP

Medical_NLP 项目简介

在现代技术快速发展的浪潮中，医疗自然语言处理（NLP）正成为一个极具潜力且备受瞩目的领域，其中 Medical_NLP 项目则是一个旨在汇总和分享医疗 NLP 领域中各类资源的综合平台。该项目致力于为研究人员、开发者及从业者提供涵盖医疗NLP相关评测、比赛、数据集、论文以及预训练模型的丰富资源库。

最近更新

• 2024年11月14日，项目新增相关资源：VLM数据集和医疗VLM相关内容。
• 项目正在围绕Medical VLM方向进行维护和扩展，致力于汇总与这一领域相关的新型资源。

项目内容

评测

项目包含多样化的基准测评工具，包括中英文资源，帮助检验和提高医疗NLP模型的性能。

• 中文医疗基准测评：如CMB、CMExam，主要来源于临床医学考试和复杂病例问诊。
• 英文医疗基准测评：如MultiMedBench，由Google研发，适用于大型多模态生成模型的评估。

比赛

项目提供了丰富的比赛参考数据，支持新的研究和创新。

• 包括如“医学搜索Query相关性判断” 等正在进行与已经结束的比赛详细目录和结果归纳。

LLM和VLM数据集

资源中提供了针对大语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)的各类数据集，支持模型训练和开发。

• 如中文数据集 Huatuo-26M，汇集大量的医学问答数据，为中文医疗对话的研究提供了重要基石。
• 英文数据集如MedMentions，提供生物医学领域的实体链接数据。

开源预训练模型

项目细致汇编了开放获取的预训练模型，为科研和应用开发者提供直接的参考和工具。

• 医疗PLM：如BioBERT，专注于生物医学文本挖掘任务的模型。
• 医疗LLM：着眼于多语言、中文及英文大语言模型的研究与应用。
• 医疗VLM：提供丰富的视觉语言模型资源用于跨模态的医学研究任务。

相关论文

为了支持知识的进一步深入追踪，项目整理了后ChatGPT时代和各类综述、特定任务论文。这一资源能帮助研究人员全方位了解领域发展趋势和前沿技术应用。

总结

Medical_NLP项目通过全面整合医疗NLP相关资源，成为了一个强大的工具和信息平台，助力研究人员进一步探究如何更有效地将自然语言处理技术应用于医疗领域。通过参与评测、比赛、数据集的使用，以及与最新论文的结合，这一项目将在推动医疗NLP的发展中扮演重要角色。