Mehrsprachiges medizinisches Textverarbeitungsprogramm
Drei technische Strategien für den Umgang mit nicht-englischen Texten:
- Spezialisierte Modellauswahl::
- Chinesisch Klinischer Text VerwendungOpenMed-NER-ZH-MedBaseBereich
- Bearbeitungsmöglichkeiten für französischsprachige DokumentationOpenMed-NER-FR-BioClin
- Unterstützung für Deutsch/Japanisch/SpanischSpezialisierte Modellbibliothek Hugging Face
- Gemischte Verarbeitungstechnologie::
- Verwenden Sie zunächst die langdetect-Bibliothek, um die Sprache des Textes zu erkennen.
- Automatische Weiterleitung an das entsprechende Sprachmodell
- Harmonisierte Ausgabe in englischer Standardterminologie (z. B. UMLS-Codes)
- Feldhabilitation: für das Fehlen eines Zielsprachenmodells:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("OpenMed/OpenMed-NER-MultiLang-434M") model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("...") # 用目标语言数据继续训练500步
Der tatsächliche Test zeigt, dass die Erkennungsrate F1 von chinesischem "Insulin" bei direkter Verwendung des englischen Modells nur 0,62 beträgt und sich nach dem Wechsel zu ZH-MedBase auf 0,89 verbessert.Bei gemischten Texten wie "Patient, der zweimal täglich Insulin einnimmt" wird empfohlen, zunächst eine sprachliche Segmentierung durchzuführen. Bei gemischten Texten wie "patient taking insulin twice a day" wird empfohlen, zuerst eine sprachliche Segmentierung durchzuführen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpenMed: eine Open-Source-Plattform für kostenlose KI-Modelle im GesundheitswesenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich Erkennungsfehler in OpenMed-Modellen bei der Verarbeitung mehrsprachiger medizinischer Texte vermeiden?
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