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  - biology

Model Card for Model ID

이 모델은 KM-BERT의 모델을 다운 받아, 임의로 허깅페이스 모델의 형태로 사용하기 좋게 변환한 모델 입니다.

모델은 그대로이고, 토크나이저는 논문에 나와 있는대로, snunlp/KR-BERT-char16424 것을 가져왔습니다

KM-BERT를 사용해볼 수 있게 공유해주신 저자분께 감사드립니다.

문제 발생 시 수정하거나, 또는 저자님의 요청시 허브에서 내릴 수도 있습니다.

Model Details

bing 활용 요약:

이 문서는 다음과 같은 내용을 다룹니다:

한국어 의료 자연어 처리를 위한 사전 훈련된 BERT 모델.
이 모델은 의료 분야에서 사용되는 한국어 텍스트를 분석하기 위해 KR-BERT 모델을 기반으로 한국어 의료 코퍼스로 사전 훈련한 KM-BERT라고 합니다.
이 모델은 의료 교과서, 건강 정보 뉴스, 의료 연구 논문 등 세 가지 유형의 문서로 구성된 약 1억 1천 6백만 단어의 한국어 의료 코퍼스를 사용했습니다.

내부 평가와 외부 평가.
이 모델은 MLM과 NSP라는 두 가지 비지도 사전 훈련 과제를 수행하고, 새로운 한국어 의료 코퍼스와 MedSTS 데이터셋을 이용하여 언어 이해 능력을 내부 평가했습니다.
또한, 한국어 의료 의미론적 텍스트 유사도(MedSTS) 데이터셋과 한국어 의료 개체 인식(NER) 데이터셋을 이용하여 하류 과제에 대한 성능을 외부 평가했습니다.
결과적으로, KM-BERT는 기존의 언어 모델들보다 우수한 성능을 보였습니다.

언어별 및 분야별 관점.
M-BERT는 다양한 언어에 대한 NLP 과제에 높은 전이성을 보이지만, 언어별 BERT 모델들이 M-BERT보다 더 나은 성능을 보인다는 것이 증명되었습니다.

한국어는 영어와 같은 인도유럽어와는 다른 단어 순서를 가지고 있기 때문에, 한국어에 특화된 BERT 모델이 필요합니다.
또한, SciBERT나 LEGAL-BERT와 같은 분야별 BERT 임베딩이 BERT보다 전문 용어와 용법에 대한 이해력을 향상시킨다는 것이 밝혀졌습니다.
이러한 연구 결과들은 한국어 의료 분야에 적합한 BERT 모델 개발의 필요성과 효과성을 보여줍니다.

Model Sources [optional]

Repository: https://github.com/KU-RIAS/KM-BERT-Korean-Medical-BERT
Paper: https://www.nature.com/articles/s41598-022-17806-8

Citation [optional]

@article{KMBERT,
title={KM-BERT: A Pre-trained BERT for Korean Medical Natural Language Processing},
author={TBD},
year={TBD},
journal={TBD},
volume={TBD}
}