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- medical
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# Model Card for `
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**本モデルは、日本語医療テキストの NER（固有表現抽出）タスク向けに `cl-tohoku/bert-base-japanese-v3` をファインチューニングしたモデルです。**
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@@ -24,7 +24,7 @@ tags:
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| **Finetuned from** | cl-tohoku/bert-base-japanese-v3 |
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### モデルソース
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- **Hub リポジトリ**: https://huggingface.co/
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## 利用方法
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@@ -32,7 +32,7 @@ tags:
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import torch
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
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model_dir = "
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model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_dir)
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| 37 |
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint_dir, use_fast=True)
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device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
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- medical
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# Model Card for `sociocom/MedTXTNER`
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**本モデルは、日本語医療テキストの NER（固有表現抽出）タスク向けに `cl-tohoku/bert-base-japanese-v3` をファインチューニングしたモデルです。**
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| **Finetuned from** | cl-tohoku/bert-base-japanese-v3 |
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### モデルソース
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- **Hub リポジトリ**: https://huggingface.co/sociocom/MedTXTNER
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## 利用方法
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| 32 |
import torch
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| 33 |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
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+
model_dir = "sociocom/MedTXTNER"
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| 36 |
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_dir)
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| 37 |
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint_dir, use_fast=True)
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| 38 |
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
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