本文档涵盖了funNLP仓库中自然语言处理（NLP）在医疗领域的应用。它探讨了专门为医疗保健领域设计的语言模型、数据集、工具和资源。重点关注中文医疗NLP资源、医疗对话系统、实体识别、知识图谱以及用于医疗应用的专业语言模型。
funNLP仓库包含各种医疗NLP资源，从专用语言模型到全面的数据集和知识图谱工具。这些资源有助于各种医疗文本处理任务，包括医学实体识别、医疗聊天机器人、医疗知识管理和临床文本挖掘。
来源： README.md274-285(医疗语言模型)， README.md989-996(医疗NLP资源)
本仓库包含多个针对医疗应用进行微调的专用语言模型，尤其侧重于中文医疗知识。
| 模型名称 | 描述 | 参考链接 |
|---|---|---|
| MedicalGPT-zh | 基于28个医学科室共识文本的中文医学通用语言模型，以增强医学领域知识和对话能力 | README.md275(行引用) |
| HuaTuo (华驼) | 基于中文医学知识的LLaMA模型微调 | README.md278(行引用) |
| ChatDoctor | 一个在LLaMA基础上用医学领域知识微调的医疗聊天模型，整合了约700种疾病和约5000条医患对话记录 | README.md283(行引用) |
来源： README.md275-283(医疗语言模型)
本仓库包含用于构建医疗知识图谱和进行医学实体识别的工具，它们是构建先进医疗信息系统的基础。
来源： README.md521-522(医疗知识图谱问答系统)， README.md993(医疗实体识别模型)
本仓库提供用于从文本中识别和提取医疗实体的资源，这对于构建医疗知识库和信息检索系统至关重要。
| 资源 | 描述 | 参考链接 |
|---|---|---|
| 医疗实体识别模型 | 用于从文本中提取医疗实体的模型，包括词典和标注语料库 | README.md495(行引用) |
| 用于知识图谱的医疗命名实体识别 | 专门针对中文医疗知识图谱的命名实体识别工具 | README.md538(行引用) |
| LSTM-CRF Medical | 基于Python的医学实体识别模型 | README.md993(行引用) |
来源： README.md495(医疗实体识别)， README.md538(用于知识图谱的医疗NER)， README.md993(LSTM-CRF Medical)
本仓库包含多个医疗对话数据集和系统，可用于构建医疗保健聊天机器人和虚拟助手。
| 资源 | 描述 | 大小 | 参考链接 |
|---|---|---|---|
| 中文医疗对话数据 | 用于训练医疗聊天机器人的中文医疗对话数据集 | 未指定 | README.md608(行引用) |
| 大规模医疗对话数据集 | 综合医疗咨询数据集 | 110万+次咨询，400万+次对话 | README.md994(行引用) |
| COVID-19对话数据集 | 专注于COVID-19和其他类型肺炎的对话数据集 | 未指定 | README.md995(行引用) |
来源： README.md608-609(中文医疗对话数据)， README.md994-995(医疗对话数据集)
本仓库包含与COVID-19研究相关的特定资源，包括对话数据集和知识来源。
| 资源 | 描述 | 参考链接 |
|---|---|---|
| COVID-19中文医疗对话数据集 | 专注于COVID-19和其他类型肺炎的对话数据集 | README.md995(行引用) |
| COVID-19的开放数据源 | 来自清华大学和其他机构的数据源集合 | README.md995(行引用) |
来源： README.md995(COVID-19相关数据)
本仓库包含一份精选的中文医疗NLP资源列表，为该领域的 연구者和实践者提供了一个集中的参考。
| 资源 | 描述 | 参考链接 |
|---|---|---|
| 精选中文医疗NLP | 中文医疗NLP公开资源汇编 | README.md989(行引用) |
该资源汇集了各种数据集、模型和工具，为对中文医疗NLP感兴趣的任何人提供了一个绝佳的起点。
来源： README.md989(中文医疗NLP资源)
funNLP仓库中的医疗NLP应用可以与其他组件集成，以创建全面的医疗保健信息系统。
来源: README.md989-996（医学NLP资源和应用）
funNLP存储库为医学NLP应用提供了丰富的资源集合，特别侧重于中文医学语言处理。这些资源使研究人员和开发人员能够构建复杂的医疗保健信息系统、医学聊天机器人、临床决策支持工具以及其他利用医学领域自然语言处理技术的应用程序。
专门的语言模型、全面的对话数据集、知识图谱工具和实体识别功能的结合，为开发能够惠及医护人员和患者的高级医学NLP应用奠定了坚实的基础。