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SapBERT-from-PubMedBERT-fulltext

cambridgeltl

**[news]** A cross-lingual extension of SapBERT will appear in the main onference of **ACL 2021**! **[news]** SapBERT will appear in the conference proceedings of **NAACL 2021**! SapBERT by Liu et al. (2020). Trained with UMLS 2020AA (English only), using microsoft/BiomedNLP-PubMedBERT-base-uncased-abstract-fulltext as the base model. The input should be a string of biomedical entity names, e.g., "covid infection" or "Hydroxychloroquine". The [CLS] embedding of the last layer is regarded as the output.

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SapBERT-from-PubMedBERT-fulltext-mean-token

cambridgeltl

datasets: - UMLS **[news]** A cross-lingual extension of SapBERT will appear in the main onference of **ACL 2021**! **[news]** SapBERT will appear in the conference proceedings of **NAACL 2021**! SapBERT by Liu et al. (2020). Trained with UMLS 2020AA (English only), using microsoft/BiomedNLP-PubMedBERT-base-uncased-abstract-fulltext as the base model. Please use the mean-pooling of the output as the representation.

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SapBERT-UMLS-2020AB-all-lang-from-XLMR

cambridgeltl

**[news]** A cross-lingual extension of SapBERT will appear in the main onference of **ACL 2021**! **[news]** SapBERT will appear in the conference proceedings of **NAACL 2021**! SapBERT (Liu et al. 2020) trained with UMLS 2020AB, using xlm-roberta-base as the base model. Please use [CLS] as the representation of the input. For more details about training and eval, see SapBERT github repo.

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