Sentencesegmenter MIMIC

🚀 臨床筆記句子分割模型

本模型用於對臨床筆記進行句子分割，以臨床文本為輸入，預測BIO標籤，幫助準確劃分句子邊界，在臨床數據處理中具有重要價值。

🚀 快速開始

本模型用於對MIMIC - III筆記進行句子分割。它以臨床文本作為輸入，預測BIO標籤，其中B表示句子的開始，I表示句子內部，O表示句子外部。該模型的更多詳細信息可參考論文Automatic sentence segmentation of clinical record narratives in real - world data。使用該模型的示例代碼可在github找到。

我們的分割模型基於[microsoft/BiomedNLP - BiomedBERT - base - uncased - abstract - fulltext](https://huggingface.co/microsoft/BiomedNLP - BiomedBERT - base - uncased - abstract - fulltext)，並在MIMIC - III筆記上針對序列標註（標記分類）任務進行了訓練。

✨ 主要特性

• 能夠對MIMIC - III臨床筆記進行準確的句子分割。
• 基於成熟的BiomedBERT模型進行訓練，具有較好的泛化能力。
• 通過預測BIO標籤的方式，清晰地劃分句子邊界。

📚 詳細文檔

📄 許可證

本模型採用MIT許可證。

📖 引用

如果您使用了本模型，請引用以下論文： Dongfang Xu, Davy Weissenbacher, Karen O’Connor, Siddharth Rawal, and Graciela Gonzalez Hernandez. 2024. [Automatic sentence segmentation of clinical record narratives in real - world data](https://aclanthology.org/2024.emnlp - main.1156/). In Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 20780–20793, Miami, Florida, USA. Association for Computational Linguistics.