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Bio_Discharge_Summary_BERT

Bio_Discharge_Summary_BERT

改进电子健康记录分析的Bio_Discharge_Summary_BERT模型

Bio_Discharge_Summary_BERT模型基于BioBERT进行初始化，专注于分析MIMIC III数据库的出院小结文本。经过专业的数据预处理和基于Google BERT的训练，该模型在医疗文本处理任务中展现出优异表现，可以通过transformers库加载，用于医疗研究和实际应用。

ClinicalBERTHuggingfaceMIMIC III电子健康记录模型Github开源项目自然语言处理机器学习
GitHubHugging Face论文

项目介绍：Bio_Discharge_Summary_BERT模型

背景简介

Bio_Discharge_Summary_BERT模型是从公开的ClinicalBERT嵌入中衍生出来的四个独特模型之一。这些模型最初是基于BERT-Base或BioBERT，并在不同的数据集上进行训练。本项目专注于从BioBERT初始化，并仅使用MIMIC数据库的出院总结数据进行训练。

预训练数据

Bio_Discharge_Summary_BERT模型的训练数据来自MIMIC III数据库。MIMIC是一个包含来自波士顿Beth Israel医院ICU病人电子健康记录的数据库。该数据库中包含了大量的出院总结，以供模型进行学习，总计约880百万字。

模型预训练

笔记预处理

在预训练前，MIMIC中的每条笔记首先使用基于规则的部分分离器进行分段，例如，将出院总结分为“当前病史”、“家族史”和“住院简要经过”等部分。然后，每个部分使用SciSpacy的分词器进一步分为句子。

预训练程序

模型使用来自谷歌BERT代码库的代码，在GeForce GTX TITAN X 12 GB GPU上进行训练。模型参数使用BioBERT进行初始化。

预训练超参数

在模型的预训练过程中，使用的批量大小为32，最大序列长度为128，学习率设为5×10^-5。模型训练了150,000步，并为输入数据添加了不同掩码的复制因子设为5。其他参数保持默认，具体包括掩码语言模型的概率为0.15，每个序列的最大预测数为20。

如何使用模型

可以通过transformers库加载模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("emilyalsentzer/Bio_Discharge_Summary_BERT")
model = AutoModel.from_pretrained("emilyalsentzer/Bio_Discharge_Summary_BERT")

更多信息

想了解更多关于该模型的细节以及其在自然语言推理（NLI）和命名实体识别（NER）任务上的表现，请参考原始论文：Publicly Available Clinical BERT Embeddings。

问题咨询

如果有任何问题，可以在clinicalBERT的Github仓库中提交问题，或发送邮件到emilya@mit.edu以获得帮助。

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