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Archivo Gzip - 39,0 GB - MD5: 6ccf1d8b29b824cafd36ac1d3a238d1b
This file contains the Word Embedding pretrained models detailed in HESML V2R1 [1] and our pretrained model based on Fastext [3] in the BioC PMC Corpus [4]. Our pretrained model has been trained on Fastext skipgram model using the parameters from [1] in the BioC PMC Corpus [4]....
application/mac-compactpro - 10,4 GB - MD5: 3c265c455fe16950e93ce03387bc92d0
This file contains all the dependencies and external sources for executing the experiments in [1]. IMPORTANT NOTE!. If main link fails you can download this file from https://doi.org/10.21950/Dependencies.tar.gz.cpt. In order to obtain a decrypt password for this, you should sign...
Archivo Gzip - 20,2 GB - MD5: 25f14da7080c2ee1b84713300d286c46
This file contains all the BERT models and dependencies evaluated in HESML V2R1 as detailed in [1]. IMPORTANT NOTE!. If main link fails you can download this file from https://doi.org/10.21950/BERTExperiments.tar.gz
Archivo ZIP - 42,8 GB - MD5: 6c8d651f74559f16cac879722b46bff8
Datos
This file contains the BioC XML files in unicode format from PMC Corpus The dataset has been downloaded from 1 on 5 June, 2019. IMPORTANT NOTE!. If main link fails you can download this file from https://doi.org/10.21950/BioCManuscriptCorpus.zip
Archivo Gzip - 19,4 GB - MD5: a27819702fb003f346d7ec541533a480
This file contains all the character and sentence pretrained models evaluated in HESML V2R1 as detailed in [1]. IMPORTANT NOTE!. If main link fails you can download this file from https://doi.org/10.21950/CharacterAndSentenceEmbeddings.tar.gz
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