README.md

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license: afl-3.0
tags:
- chinese
- ner
- medical
language:
- zh
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# 医疗领域中文命名实体识别

项目地址：https://github.com/iioSnail/chinese_medical_ner

使用方法：

```
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)
```

输出结果：

```
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]])
```

其中 `1=B, 2=I, 3=E, 4=O`。`1, 3`表示一个二字医疗实体，`1,2,3`表示一个3字医疗实体, `1,2,2,3`表示一个4字医疗实体，依次类推。

可以使用项目中的`MedicalNerModel.format_outputs(sentences, outputs)`来将输出进行转换。

效果如下：

```
[
  [
    {'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'}
  ]
]
```

更多信息请参考项目：https://github.com/iioSnail/chinese_medical_ner