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1
+ ---
2
+ language: "pt"
3
+ widget:
4
+ - text: "Dispneia importante aos esforços + dor tipo peso no peito no esforço."
5
+ - text: "Obeso, has, icc c # cintilografia miocardica para avaliar angina. Discreto edema mmii pricn a esquerda."
6
+ - text: "Plastia Mitral ( Insuficiencia ), CRM Saf-2Mg e e Saf-3MG ).(09/03/16). Nega palpitação."
7
+ - text: "Uso: AAS 100 -1xd; Metoprolol 25 -1xd; FSM -1xd ; Levotiroxina 175 -1xd; Sinva 40 -1xd; Fluoxetina 20-1xd."
8
+ - text: "Refere melhora da dispneia depois da cx porem mantem aos mdoeardos-leves esforço."
9
+
10
+ datasets:
11
+ - TempClinBr
12
+ ---
13
+
14
+ # Portuguese NER- TempClinBr - BioBERTpt(bio)
15
+
16
+ Treinado com BioBERTpt(bio), com o corpus TempClinBr.
17
+
18
+ Metricas:
19
+
20
+ ```
21
+ precision recall f1-score support
22
+
23
+ 0 0.44 0.29 0.35 28
24
+ 1 0.75 0.60 0.66 420
25
+ 2 0.57 0.40 0.47 10
26
+ 3 0.57 0.36 0.44 11
27
+ 4 0.70 0.85 0.77 124
28
+ 5 0.72 0.67 0.69 291
29
+ 6 0.84 0.90 0.87 2236
30
+ 7 0.78 0.77 0.77 112
31
+ 8 0.85 0.75 0.80 503
32
+ 9 0.64 0.56 0.60 78
33
+ 10 0.81 0.82 0.81 71
34
+ 11 0.82 1.00 0.90 33
35
+
36
+ accuracy 0.81 3917
37
+ macro avg 0.71 0.66 0.68 3917
38
+ weighted avg 0.81 0.81 0.80 3917
39
+
40
+ ```
41
+
42
+ Parâmetros:
43
+
44
+ ```
45
+ device = cuda (Colab)
46
+ nclasses = len(tag2id)
47
+ nepochs = 50 => parou na 16
48
+ batch_size = 16
49
+ batch_status = 32
50
+ learning_rate = 3e-5
51
+
52
+ early_stop = 5
53
+ max_length = 256
54
+ write_path = 'model'
55
+ ```
56
+
57
+ Eval no conjunto de teste - TempClinBr
58
+ OBS: Avaliação com tag "O" (label 7), se necessário fazer a média sem essa tag.
59
+
60
+ ```
61
+ tag2id ={'I-Ocorrencia': 0,
62
+ 'I-Problema': 1,
63
+ 'I-DepartamentoClinico': 2,
64
+ 'B-DepartamentoClinico': 3,
65
+ 'B-Ocorrencia': 4,
66
+ 'B-Tratamento': 5,
67
+ 'O': 6,
68
+ 'B-Teste': 7,
69
+ 'B-Problema': 8,
70
+ 'I-Tratamento': 9,
71
+ 'B-Evidencia': 10,
72
+ 'I-Teste': 11,
73
+ '<pad>': 12}
74
+
75
+ precision recall f1-score support
76
+
77
+ 0 0.59 0.20 0.29 51
78
+ 1 0.77 0.69 0.73 645
79
+ 2 0.67 0.71 0.69 14
80
+ 3 0.87 0.43 0.58 30
81
+ 4 0.71 0.80 0.75 146
82
+ 5 0.79 0.77 0.78 261
83
+ 6 0.84 0.93 0.88 2431
84
+ 7 0.80 0.66 0.73 194
85
+ 8 0.87 0.83 0.85 713
86
+ 9 0.83 0.62 0.71 146
87
+ 10 0.98 0.91 0.94 128
88
+ 11 0.54 0.21 0.30 99
89
+
90
+ accuracy 0.83 4858
91
+ macro avg 0.77 0.65 0.69 4858
92
+ weighted avg 0.82 0.83 0.82 4858
93
+ ```
94
+
95
+
96
+ Como citar: **em breve**