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WellcomeBertMesh

WellcomeBertMesh

基于PubMedBERT的生物医学文献主题分类模型

WellcomeBertMesh是一款由WellcomeTrust开发的生物医学文本分类模型，基于最新的PubMedBERT架构，专门用于为生物医学文献和研究基金分配MeSH主题标签。该模型采用多标签注意力机制，在2.2百万篇PubMed文献上训练，实现了63%的微观F1分数。该模型可应用于研究基金申请审核和生物医学文献分类等领域的主题标注工作。

生物医学医学分类Github开源项目HuggingfacePubMedBert机器学习文本分析模型
GitHubHugging Face

WellcomeBertMesh项目介绍

项目概述

WellcomeBertMesh是由WellcomeTrust数据科学团队开发的一个专业的生物医学文本分类模型。该项目的主要目标是为生物医学研究项目自动标注医学主题词（MeSH）。虽然最初是为研究资助项目开发的，但它同样适用于与生物医学出版物摘要相关的各类文本内容。

技术特点

这个模型在设计上借鉴了BertMesh的理念，但做出了重要的技术升级。它采用了微软开发的最新生物医学领域预训练模型PubMedBert作为基础，并创新性地添加了多标签注意力机制，使模型能够针对不同标签关注相应的关键词，从而做出更准确的分类判断。

训练数据与性能

  • 训练数据来源于BioASQ竞赛的PubMed出版物摘要
  • 使用2016-2019年的数据（约250万份文献）作为训练集
  • 使用2020-2021年的数据（约22万份文献）作为测试集
  • 在8块Nvidia P100 GPU上训练时间为4天
  • 模型在0.5阈值下实现了63%的微观F1分数

实用价值

  • 支持生物医学文献的自动分类标注
  • 能够处理研究资助申请的主题分类
  • 适用于生物医学领域的文本分析任务
  • 提供开源代码，方便研究人员进行二次开发

使用方法

模型的使用非常简便，需要transformers 4.17+版本的支持。用户可以直接从huggingface hub调用模型，但由于使用了自定义的前向传播函数，需要设置trust_remote_code=True参数。模型可以输出所有标签的概率值，也可以通过设置return_labels=True来获取具体的标签结果。

开放共享

项目采用Apache-2.0许可证，完整的开发代码已在GitHub上开源。这体现了项目团队对开放科学的支持，也为其他研究者提供了宝贵的学习和改进的机会。

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