/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
152 млн
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
12 июн 2024

NER-MEDDOCAN

Разметка токеновТекст → label3 профессии

RoBERTa, дообученная для поиска и разметки персональных данных в испанских медицинских документах перед их обезличиванием.

118скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены12 июн 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Dnidof/NER-MEDDOCAN — модель RoBERTa для распознавания и разметки персональных данных в испанских медицинских документах. Она дообучена на базе PlanTL-GOB-ES/bsc-bio-es для задачи MEDDOCAN, посвящённой обезличиванию клинических записей: разметка упоминаний защищённой медицинской информации помогает находить фрагменты, которые следует удалить или заменить перед использованием документов в исследованиях по обработке естественного языка.

Модель имеет 151,8 млн параметров и контекст до 514 токенов; принимает текст и выдаёт метки для токенов. В карточке не приведены численные результаты качества. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • поиск персональных данных в испанских клинических записях
  • разметка фрагментов медицинских документов для удаления или замены
  • подготовка клинических текстов к использованию в исследованиях NLP

Ограничения

Карточка не сообщает численные результаты качества на тестовой выборке; контекст ограничен 514 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Modelo de RoBERTa para la tarea MEDDOCAN

Como parte de la iniciativa IberLEF 2019, la Oficina Técnica de Sanidad del Plan TL organiza la tarea “Medical Document Anonymization (MEDDOCAN)”, la primera campaña competitiva específicamente dedicada a la anonimización de documentos médicos en español. 1

Acerca de la tarea:

Los registros clínicos con información de salud protegida (PHI) no se pueden compartir directamente "tal cual", debido a limitaciones de privacidad, lo que hace que sea particularmente engorroso llevar a cabo investigaciones de PNL en el ámbito médico. Una condición previa necesaria para acceder a los registros clínicos fuera de los hospitales es su desidentificación, es decir, la eliminación exhaustiva o el reemplazo de todas las frases de PHI mencionadas. 2

Trabajo realizado

Se ha entrenado un modelo RoBERTa (PlanTL-GOB-ES/bsc-bio-es 3), obteniendo los siguientes resultados:

Modelo

DEV

Loss durante el entrenamiento:

F1 (Weighted) durante el entrenamiento:

TEST

Web

Además, también se ha desarrollado una web sencilla para utilizar el modelo 4:

Más información:

[1] https://plantl.mineco.gob.es/tecnologias-lenguaje/comunicacion-formacion/eventos/Paginas/anonimizacion-doc-medicos.aspx

[2] https://temu.bsc.es/meddocan/

[3] https://huggingface.co/PlanTL-GOB-ES/bsc-bio-es

[4] https://github.com/Dnidof/anonimizador

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
RobertaForTokenClassification
Ревизия весов
d38b03c

0 моделей