西班牙文RoBERTa-base生物医学模型在Cantemist数据集上进行Named Entity Recognition（NER）任务的微调。

目录

• 模型描述
• 预期用途和限制
• 使用方法
• 限制和偏差
• 训练
• 评估
• 附加信息
  • 作者
  • 联系信息
  • 版权
  • 许可信息
  • 资金支持
  • 引用信息
  • 免责声明

模型描述

这是 bsc-bio-ehr-es 模型的微调版本，它是 RoBERTa 基础模型，并使用迄今为止已知的最大西班牙生物医学语料库进行了预训练，包括生物医学文档、临床病例和电子健康记录文档，共处理了11亿个干净且去重的文本单元。

有关语料库和训练的更多详细信息，请查看 bsc-bio-ehr-es 模型卡片。

预期用途和限制

使用方法

限制和偏差

在提交时，尚未采取措施来评估模型中嵌入的偏差。然而，我们完全意识到我们的模型可能存在偏差，因为这些语料库是使用多个网址的爬取技术收集的。我们打算将来在这些领域进行研究，如果完成，将更新此模型卡片。

训练

使用的数据集是 CANTEMIST ，这是一个带有肿瘤形态学实体注释的NER数据集。有关更多信息，请查看 official website 。

评估

F1分数：0.8340

有关评估详细信息，请访问我们的 GitHub repository 。

附加信息

作者

Barcelona Supercomputing Center（BSC）的文本挖掘单元（TeMU）（ bsc-temu@bsc.es ）

联系信息

如需更多信息，请发送电子邮件至 plantl-gob-es@bsc.es

版权

西班牙数字化和人工智能国家秘书处（SEDIA）（2022）版权所有

许可信息

Apache License, Version 2.0

资金支持

这项工作由西班牙数字化和人工智能国家秘书处（SEDIA）在Plan-TL框架下资助。

引用信息

如果您使用了这些模型，请引用我们的工作：

@inproceedings{carrino-etal-2022-pretrained,
    title = "Pretrained Biomedical Language Models for Clinical {NLP} in {S}panish",
    author = "Carrino, Casimiro Pio  and
      Llop, Joan  and
      P{\`a}mies, Marc  and
      Guti{\'e}rrez-Fandi{\~n}o, Asier  and
      Armengol-Estap{\'e}, Jordi  and
      Silveira-Ocampo, Joaqu{\'\i}n  and
      Valencia, Alfonso  and
      Gonzalez-Agirre, Aitor  and
      Villegas, Marta",
    booktitle = "Proceedings of the 21st Workshop on Biomedical Language Processing",
    month = may,
    year = "2022",
    address = "Dublin, Ireland",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2022.bionlp-1.19",
    doi = "10.18653/v1/2022.bionlp-1.19",
    pages = "193--199",
    abstract = "This work presents the first large-scale biomedical Spanish language models trained from scratch, using large biomedical corpora consisting of a total of 1.1B tokens and an EHR corpus of 95M tokens. We compared them against general-domain and other domain-specific models for Spanish on three clinical NER tasks. As main results, our models are superior across the NER tasks, rendering them more convenient for clinical NLP applications. Furthermore, our findings indicate that when enough data is available, pre-training from scratch is better than continual pre-training when tested on clinical tasks, raising an exciting research question about which approach is optimal. Our models and fine-tuning scripts are publicly available at HuggingFace and GitHub.",
}

免责声明

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当第三方使用任何这些模型（或基于这些模型的系统）部署或提供系统和/或服务给其他方或成为模型的用户时，他们应注意，他们有责任减轻其使用所带来的风险，并在任何情况下遵守适用法规，包括关于使用人工智能的法规。

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Los modelos publicados en este repositorio tienen una finalidad generalista y están a disposición de terceros. Estos modelos pueden tener sesgos y/u otro tipo de distorsiones indeseables.

Cuando terceros desplieguen o proporcionen sistemas y/o servicios a otras partes usando alguno de estos modelos (o utilizando sistemas basados en estos modelos) o se conviertan en usuarios de los modelos, deben tener en cuenta que es su responsabilidad mitigar los riesgos derivados de su uso y, en todo caso, cumplir con la normativa aplicable, incluyendo la normativa en materia de uso de inteligencia artificial.

En ningún caso el propietario de los modelos (SEDIA – Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial) ni el creador (BSC – Barcelona Supercomputing Center) serán responsables de los resultados derivados del uso que hagan terceros de estos modelos.