Tetsuo3003/highrisk_medical_japanese_2tasks

Japanese Risk Classifier / 日本語リスク分類モデル

This is a Japanese BERT-based binary classification model fine-tuned to detect "risk" in medical-related texts.

これは、医療関連の日本語テキストに対して「リスクあり」または「リスクなし」を分類するBERTベースの分類モデルです。

---

📌 Model Overview / モデル概要

• Base model / ベースモデル: tohoku-nlp/bert-base-japanese-v3
• Task / タスク: Sequence classification（文分類）
• Labels / ラベル:
  • 0: リスクなし（No Risk）
  • 1: リスクあり（Risk Present）
• Training data / 学習データ: 医療現場での訪問看護記録などの文章（808文）
• Evaluation:
  • Accuracy: 約86%
  • F1 Score: 約85%
• Tokenizer: SentencePieceベース（保存済み）

---

📦 How to Use / 使い方（Python）

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("あなたのユーザー名/モデル名")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("あなたのユーザー名/モデル名")

text = "夜中に震えがあり、トイレに行けず困ったそうです。"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
outputs = model(**inputs)
pred = outputs.logits.argmax(dim=1).item()

label_map = {0: "リスクなし", 1: "リスクあり"}
print(label_map[pred])

---

📄 License / ライセンス

This model is released under the MIT License.
本モデルは MITライセンス のもとで公開されています。

---

🙋 Author / 作者

• Hugging Face Username: tetsuo3003（例）
• Please contact me for inquiries or suggestions.

---

✨ Notes / 備考

• 本モデルは医療補助ツールとして設計されており、診断や治療判断の代替にはなりません。
• This model is intended for research or educational use only. Not for clinical diagnosis.