Scibert Scivocab Uncased Finetuned Ner

🚀 SciBERTベースの医薬品命名エンティティ認識モデル

本プロジェクトは、SciBERTをベースにしたモデルで、微調整を行うことで医薬品名称と医薬品の副作用に関する命名エンティティを認識することができます。このモデルは、医療テキストにおける医薬品及び副作用のエンティティ認識の問題を効果的に解決し、医療情報の抽出と分析に強力な支援を提供します。

🚀 クイックスタート

本モデルは、入力されたトークンを以下の5つのカテゴリに分類します。

• B-DRUG：医薬品エンティティの開始
• I-DRUG：医薬品エンティティ内
• B-EFFECT：副作用（AE）エンティティの開始
• I-EFFECT：副作用エンティティ内
• O：上記のいずれのエンティティにも属さない

このモデルを使用して推論を開始するには、以下のように命名エンティティ認識（NER）のpipelineを設定するだけです。

from transformers import (AutoModelForTokenClassification, 
                          AutoTokenizer, 
                          pipeline,
                          )

model_checkpoint = "jsylee/scibert_scivocab_uncased-finetuned-ner"
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_checkpoint, num_labels=5,
                                                        id2label={0: 'O', 1: 'B-DRUG', 2: 'I-DRUG', 3: 'B-EFFECT', 4: 'I-EFFECT'} 
                                                        )                                                        
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint)

model_pipeline = pipeline(task="ner", model=model, tokenizer=tokenizer)

print( model_pipeline ("Abortion, miscarriage or uterine hemorrhage associated with misoprostol (Cytotec), a labor-inducing drug."))

✨ 主な機能

• SciBERTをベースに微調整されており、医薬品命名エンティティ認識タスクで優れた性能を発揮します。
• 医薬品名称と医薬品の副作用エンティティを正確に認識することができます。
• 直感的な5つのカテゴリ分類方式を提供し、理解と応用が容易です。

📚 ドキュメント

モデルアーキテクチャ

関連リンク

• SciBERT：https://huggingface.co/allenai/scibert_scivocab_uncased
• データセット：https://huggingface.co/datasets/ade_corpus_v2

入力例

以下は、いくつかの入力テキストの例とそのタイトルです。

• テキスト："Abortion, miscarriage or uterine hemorrhage associated with misoprostol (Cytotec), a labor-inducing drug."、例のタイトル："Abortion, miscarriage, ..."
• テキスト："Addiction to many sedatives and analgesics, such as diazepam, morphine, etc."、例のタイトル："Addiction to many..."
• テキスト："Birth defects associated with thalidomide"、例のタイトル："Birth defects associated..."
• テキスト："Bleeding of the intestine associated with aspirin therapy"、例のタイトル："Bleeding of the intestine..."
• テキスト："Cardiovascular disease associated with COX-2 inhibitors (i.e. Vioxx)"、例のタイトル："Cardiovascular disease..."

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