PubMedBERT Embeddings (NeuML)

التضميناتغير متاح
من Communityمعرّف النموذج: pubmedbert-base-embeddings

Sentence-transformers model fine-tuned from Microsoft PubMedBERT on PubMed title-abstract pairs by the NeuML team. Produces 768-dim sentence embeddings tuned for biomedical semantic search and similarity, and is the embedding backbone behind the paperai and txtai medical search tools.

الحالة
غير متاح
السياق
512 رمز
Input → output
نص → متجه
مطور
Community
تم التحديث
23 سبتمبر 2026

PubMedBERT Embeddings (NeuML) غير متاح حالياً

يمكنك قراءة التفاصيل على هذه الصفحة. اختر أحد البدائل المتاحة أدناه لتشغيل نموذج مماثل على الفور.

انتقل إلى البدائل
01

نماذج قابلة للمقارنة

الكل في هذه الفئة
02

Playground

جرّب PubMedBERT Embeddings (NeuML)

الإدخال والإخراج

غير متاح حالياً

غير متاح حالياً.

ساحة اللعب معطلة. يمكنك العثور على نماذج مماثلة في نفس الفئة: استعرض البدائل

جرّب PubMedBERT Embeddings (NeuML)

0 / 4,000

Biomedical sentence or passage to embed

يشغّل النموذج مرتين (يتم الفواتير مرتين).

النتيجة
يظهر المتجه هنا.

هذا التشغيل

لا يوجد سعر – غير متاح حالياً.

جديد هنا؟

10 رصيد مجاني (‏0.10 US$) عند التسجيل باستخدام Google

قابل للاستخدام 24 ساعة بعد التسجيل، حتى 5 تشغيل يومياً وبحد أقصى 2 رصيد لكل تشغيل. طرق تسجيل الدخول الأخرى تبدأ بدون رصيد.

03

حول PubMedBERT Embeddings (NeuML)

الملخصاعتباراً من 23 سبتمبر 2026

PubMedBERT Embeddings (NeuML) هو نموذج من Community في فئة التضمينات. PubMedBERT Embeddings (NeuML) غير متاح حالياً على Railwail. نافذة السياق تحتوي على 512 رموز.

This model takes Microsoft's PubMedBERT, which was pretrained from scratch on PubMed abstracts and PMC full text, and fine-tunes it with a sentence-transformers objective on PubMed title-abstract pairs. The result maps biomedical sentences and short passages into a 768-dim space where cosine similarity reflects clinical and biomedical relatedness. It is widely used for retrieval over medical literature. Served via the Hugging Face feature-extraction pipeline; mean-pool the token outputs to obtain the sentence embedding.
04

التسعير

غير متاح حالياً. لا يوجد سعر لهذا النموذج في الوقت الحالي، لذا لا يمكن تشغيله.

05

API

استدعِ PubMedBERT Embeddings (NeuML) باستخدام مفتاح Railwail API الخاص بك. استخدم معرّف النموذج هذا في الطلب:

غير متاح حالياً

النموذج ليس له سعر موثق أو معطل؛ يتم رفض استدعاءات API.

06

المواصفات

معرّف النموذج
pubmedbert-base-embeddings
مطور
Community
الإدخال
نص
الإخراج
متجه
نافذة السياق
512 رمز
تم تحديث إدخال الكتالوج
23 سبتمبر 2026

معاملات الإدخال

المدخلات والإعدادات من مخطط إدخال النموذج. يوضح المثال في قسم API أيها تقبل API.

  • inputsمطلوب

    Biomedical sentence or passage to embed

    النوع: نص
    الافتراضي: –
    القيم المسموحة: حتى 4,000 حرف

الوسوم

  • science
  • embedding
  • research
  • huggingface
  • pubmedbert
  • biomedical
  • medical
  • sentence-transformers
07

حالات الاستخدام

08

الأسئلة الشائعة

ما هو PubMedBERT Embeddings (NeuML)؟

PubMedBERT Embeddings (NeuML) هو نموذج من Community في فئة التضمينات. إنه مدرج على Railwail لكن لا يمكن تشغيله في الوقت الحالي.

كم تكلفة PubMedBERT Embeddings (NeuML) على Railwail؟

لا يمكن تشغيل PubMedBERT Embeddings (NeuML) على Railwail في الوقت الحالي، لذا لا يوجد سعر حالي. البدائل المتاحة مع الأسعار مدرجة أسفل هذه الصفحة.

ما حجم نافذة السياق في PubMedBERT Embeddings (NeuML)؟

نافذة السياق في PubMedBERT Embeddings (NeuML) تحتوي على 512 رموز.

ما سرعة PubMedBERT Embeddings (NeuML)؟

لا توجد عمليات تشغيل مقاسة كافية لـ PubMedBERT Embeddings (NeuML) على Railwail حتى الآن لتحديد وقت التشغيل. يعتمد على الإدخال والإعدادات والحمل لدى المزود.

هل PubMedBERT Embeddings (NeuML) أفضل من OpenAI text-embedding-3-large؟

هذا يعتمد على المهمة. PubMedBERT Embeddings (NeuML) (Community) و OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) كلاهما نموذج في فئة التضمينات. تعرض صفحة المقارنة أسعارهما والمواصفات جنباً إلى جنب.

قارن PubMedBERT Embeddings (NeuML) و OpenAI text-embedding-3-large

هل يمكنني استخدام PubMedBERT Embeddings (NeuML) الآن؟

غير متاح حالياً. تبقى الصفحة متصلة؛ البدائل المتاحة من نفس الفئة مدرجة أسفل.

جميع النماذج عبر API واحدة

مفتاح API واحد لكل نموذج على Railwail. يتم احتساب الاستخدام من الأرصدة المدفوعة مقدماً، 1 رصيد = ‏0.01 US$.