Prompt NER Chinese

중국 EHR 데이터에 대한 프롬프트

소개

이 저장소는 Bert를 미리 훈련 된 모델로 사용하여 프롬프트 사전 훈련 된 방법을 사용하여 명명 된 엔티티 인식 작업을 수행합니다.

폴더 설명 :

 .
├── .DS_Store
├── __init__.py
├── app.py 	# 接口文件
├── best_model.pth	# 模型文件（需要自己训练）
├── config.py	# 配置文件
├── conlleval.py	# 评价指标
├── data	# 数据集
│   ├── eval.txt # 处理好的验证集
│   ├── test.txt	# 处理好的测试集
│   └── train.txt	# 处理好的训练集
├── logger.py	# 日志文件
├── main.py	# 主文件
├── output	# 输出
│   └── logs
│       └── Experiment_log.log
├── predict.py	# 预测程序
├── processer.py	# 数据预处理文件
├── prompt_model.py	# 模型结构
├── test_predict.py	# 接口测试文件
└── utils.py	# 方法函数

요구 사항 :

파이썬

토르

스카리

팬더

변압기

직접 사용 방법 :

모델 파일을 얻으려면 Python으로 main.py를 실행하십시오.

Python으로 App.py를 실행하고 Test.py에서 입력 데이터를 수정하여 반환 된 결과를 얻으십시오.

결과:

훈련 방법	F1
기존의 사전 훈련 방법	0.7617
신속한 교육 방법	0.8189