Характеристики

Опубликована: 15 июн 2022

Ссылки

Medical_Article_Classifier_by_ICD-11_Chapter

Классификация текстаТекст → label

Классификатор распределяет медицинские статьи по тематическим категориям ICD‑11 для автоматической сортировки и разметки.

0скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены11 окт 2022

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 justpyschitry/Medical_Article_Classifier_by_ICD-11_Chapter — классификатор текста, обученный с помощью AutoTrain для многоклассового определения категории медицинской статьи по главам ICD‑11. В карточке указана обучающая выборка justpyschitry/autotrain-data-Psychiatry_Article_Identifier и приведены метрики на валидации: accuracy 0,914 и macro F1 0,898.

Модель принимает текст и возвращает класс. Она подходит для автоматической сортировки медицинских статей по тематическим категориям ICD‑11, в том числе для первичной разметки психиатрических публикаций. В метаданных указаны задача text-classification и формат PyTorch; модель доступна по лицензии CC BY 4.0. Язык статей в карточке отмечен как неизвестный, поэтому языковую поддержку определить нельзя.

Сценарии применения

классификация медицинской статьи по главе ICD‑11
сортировка психиатрических публикаций по тематике
автоматическая разметка корпуса медицинских статей
предварительная категоризация публикаций перед экспертной проверкой

Ограничения

Язык входных статей в карточке не определён. Метрики приведены для валидационной выборки, поэтому качество на других корпусах может отличаться.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

co2_eq_emissions: 0.021794705501614994 datasets:

justpyschitry/autotrain-data-Psychiatry_Article_Identifier language: unk tags: "autotrain, psychiatry, ICD-11" widget:
text: "I love AutoTrain 🤗"

Model Trained Using AutoTrain

Problem type: Multi-class Classification
Model ID: 990132820
CO2 Emissions (in grams): 0.021794705501614994

Validation Metrics

Loss: 0.3959168493747711
Accuracy: 0.9141004862236629
Macro F1: 0.8984327823035179
Micro F1: 0.9141004862236629
Weighted F1: 0.913962331636746
Macro Precision: 0.9087151885944185
Micro Precision: 0.9141004862236629
Weighted Precision: 0.9154123644574501
Macro Recall: 0.8957596627132517
Micro Recall: 0.9141004862236629
Weighted Recall: 0.9141004862236629

Usage

You can use cURL to access this model:

$ curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"inputs": "I love AutoTrain"}' https://api-inference.huggingface.co/models/justpyschitry/autotrain-Psychiatry_Article_Identifier-990132820

Or Python API:

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("justpyschitry/autotrain-Psychiatry_Article_Identifier-990132820", use_auth_token=True)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("justpyschitry/autotrain-Psychiatry_Article_Identifier-990132820", use_auth_token=True)

inputs = tokenizer("I love AutoTrain", return_tensors="pt")

outputs = model(**inputs)

Copyrights

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов: 2a377f5