/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
bert-base-spanish-wwm-cased
Библиотека
transformers
Опубликована
24 июн 2026

ner-clinico-beto-es

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Модель на базе BETO извлекает онкологические и другие клинические сущности из текстов на испанском языке.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 июн 2026

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

Модель распознавания именованных сущностей в испанских клинических текстах онкологической тематики, созданная Jhusef Alfonso López Parra. Она дообучена для токенной классификации на базе BETO — испаноязычной модели BERT — и выделяет сущности по схеме BIO с 30 метками.

Модель предназначена для извлечения онкологических понятий и других размеченных клинических сущностей из медицинских записей на испанском языке. Архитектура — BertForTokenClassification, размер — 137,1 млн параметров, максимальный контекст — 512 токенов. В README приведены показатели на валидации: F1 0,9463, точность 0,9381 и полнота 0,9546.

Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Это академический инструмент: результаты могут содержать клинические ошибки и отражать смещения обучающего корпуса, поэтому модель не заменяет оценку медицинского специалиста.

Сценарии применения

  • извлечение названий опухолей из испанских медицинских записей
  • поиск упоминаний химиотерапии в клинических текстах
  • разметка дат и клинических понятий по схеме BIO
  • подготовка онкологических текстов для последующего анализа

Ограничения

Модель может допускать клинические ошибки и отражать смещения обучающего корпуса; она не заменяет оценку медицинского специалиста.

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

NER clínico en español (BETO)

Modelo de reconocimiento de entidades nombradas (NER) a nivel de token en textos clínicos oncológicos en español, con 30 etiquetas BIO, mediante fine-tuning de BETO.

Autor: Jhusef Alfonso López Parra

Descripción

Modelo de NER clínico en español, afinado con AutoModelForTokenClassification y Trainer de Hugging Face. Extrae entidades oncológicas con esquema BIO sobre textos médicos en español.

Uso

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("token-classification", model="jhusef-lopez/ner-clinico-beto-es", aggregation_strategy="simple")
texto = "El paciente presenta adenocarcinoma de próstata en estadio III."
print(pipe(texto))

Etiquetas (30 BIO)

idetiqueta
0B_CANCER_CONCEPT
1B_CHEMOTHERAPY
2B_DATE
3B_DRUG
4B_FAMILY
5B_FREQ
6B_IMPLICIT_DATE
7B_INTERVAL
8B_METRIC
9B_OCURRENCE_EVENT
10B_QUANTITY
11B_RADIOTHERAPY
12B_SMOKER_STATUS
13B_STAGE
14B_SURGERY
15B_TNM
16I_CANCER_CONCEPT
17I_DATE
18I_DRUG
19I_FAMILY
20I_FREQ
21I_IMPLICIT_DATE
22I_INTERVAL
23I_METRIC
24I_OCURRENCE_EVENT
25I_SMOKER_STATUS
26I_STAGE
27I_SURGERY
28I_TNM
29O

Métricas de evaluación

MétricaValor
F1 (validación)0.9463
Precision (validación)0.9381
Recall (validación)0.9546
F1 (test)0.9398
Precision (test)0.9220
Recall (test)0.9584
Batch size (mejor grid)8

Entrenamiento

  • Modelo base: dccuchile/bert-base-spanish-wwm-cased
  • Dataset: SebastianSalas/biobert_json
  • Framework: PyTorch + 🤗 Transformers (Trainer, EarlyStoppingCallback)
  • Referencia enunciado: bert-base-cased sobre CoNLL-2002 ≈ 75 % F1
  • Idioma: español (es)

Limitaciones y uso responsable

Modelo académico. Puede cometer errores clínicos y reflejar sesgos del corpus. No sustituye el criterio de un profesional de la salud.

Cita

Si utilizas este modelo, por favor atribúyelo a Jhusef Alfonso López Parra.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForTokenClassification
Ревизия весов
f1db285

0 моделей