Bert Base Chinese Medical Ner

🚀 医療分野の中国語命名エンティティ認識

このプロジェクトは、医療分野における中国語の命名エンティティを認識するためのものです。GitHubで公開されており、簡単に利用することができます。

🚀 クイックスタート

プロジェクトのリンクはこちらです：https://github.com/iioSnail/chinese_medical_ner

基本的な使用法

# 使用方法のコードを保持
from transformers import AutoModelForTokenClassification, BertTokenizerFast

tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('iioSnail/bert-base-chinese-medical-ner')
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("iioSnail/bert-base-chinese-medical-ner")

sentences = ["瘦脸针、水光针和玻尿酸详解！", "半月板钙化的病因有哪些？"]
inputs = tokenizer(sentences, return_tensors="pt", padding=True, add_special_tokens=False)
outputs = model(**inputs)
outputs = outputs.logits.argmax(-1) * inputs['attention_mask']

print(outputs)

出力結果

tensor([[1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 4, 4],
        [1, 2, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 0, 0]])

ここで、1=B, 2=I, 3=E, 4=Oです。1, 3は二文字の医療エンティティを表し、1,2,3は3文字の医療エンティティを表し、1,2,2,3は4文字の医療エンティティを表し、以下同様です。

出力の変換

プロジェクト内のMedicalNerModel.format_outputs(sentences, outputs)を使用することで、出力を変換することができます。

[
  [
    {'start': 0, 'end': 3, 'word': '瘦脸针'},
    {'start': 4, 'end': 7, 'word': '水光针'},
    {'start': 8, 'end': 11, 'word': '玻尿酸'},
  ],
  [
    {'start': 0, 'end': 5, 'word': '半月板钙化'}
  ]
]

詳細情報

詳細な情報については、プロジェクトのリンクを参照してください：https://github.com/iioSnail/chinese_medical_ner

📄 ライセンス

このプロジェクトはAFL-3.0ライセンスの下で公開されています。