readme: ---
  language: "pt"
  widget:
  - text: "Dispneia importante aos esforços + dor tipo peso no peito no esforço."
  - text: "Obeso, has, icc  c # cintilografia miocardica para avaliar angina. Discreto edema mmii pricn a esquerda."
  - text: "Plastia Mitral ( Insuficiencia ), CRM Saf-2Mg e e Saf-3MG ).(09/03/16). Nega palpitação."
  - text: "Uso: AAS 100  -1xd; Metoprolol  25 -1xd; FSM -1xd ; Levotiroxina 175  -1xd; Sinva 40 -1xd; Fluoxetina 20-1xd."
  - text: "Refere melhora da dispneia depois da cx porem mantem aos mdoeardos-leves esforço."
  
  datasets: 
  - TempClinBr
  ---
  
  # Portuguese NER- TempClinBr - BioBERTpt(all)
  
  Treinado com BioBERTpt(all), com o corpus TempClinBr.
  
  Metricas:
  
  ```
                     precision    recall  f1-score   support
  
             0       0.75      0.90      0.82       291
             1       0.77      1.00      0.87        33
             2       1.00      0.25      0.40        28
             3       0.90      0.99      0.94        71
             4       0.79      0.91      0.85       112
             5       0.72      0.83      0.77       420
             6       0.62      0.45      0.53        11
             7       0.96      0.85      0.91      2236
             8       0.61      0.67      0.64        78
             9       0.61      0.98      0.76       124
            10       0.81      0.87      0.84       503
            11       0.67      0.60      0.63        10
  
      accuracy                           0.86      3917
     macro avg       0.77      0.78      0.74      3917
  weighted avg       0.87      0.86      0.86      3917
  
  F1:  0.8588744393393593 Accuracy:  0.8565228491192239
  
  ```
  
  Parâmetros:
  
  ```
  device = cuda (Colab)
  nclasses = len(tag2id)
  nepochs = 50 => parou na 9
  batch_size = 16
  batch_status = 32
  learning_rate = 3e-5
  
  early_stop = 5
  max_length = 256
  write_path = 'model'
  ```
  
  Eval no conjunto de teste - TempClinBr
  OBS: Avaliação com tag "O" (label 7), se necessário fazer a média sem essa tag.
  
  ```
  tag2id ={'B-Tratamento': 0,
   'I-Teste': 1,
   'I-Ocorrencia': 2,
   'B-Evidencia': 3,
   'B-Teste': 4,
   'I-Problema': 5,
   'B-DepartamentoClinico': 6,
   'O': 7,
   'I-Tratamento': 8,
   'B-Ocorrencia': 9,
   'B-Problema': 10,
   'I-DepartamentoClinico': 11,
   '<pad>': 12}
  
                 precision    recall  f1-score   support
  
             0       0.82      0.92      0.87       261
             1       0.81      0.58      0.67        99
             2       0.56      0.20      0.29        51
             3       1.00      0.94      0.97       128
             4       0.81      0.86      0.83       194
             5       0.81      0.87      0.84       645
             6       0.96      0.80      0.87        30
             7       0.95      0.90      0.93      2431
             8       0.73      0.81      0.77       146
             9       0.74      0.88      0.80       146
            10       0.87      0.95      0.91       713
            11       0.83      0.71      0.77        14
            12       0.00      0.00      0.00         0
  
      accuracy                           0.89      4858
     macro avg       0.76      0.72      0.73      4858
  weighted avg       0.89      0.89      0.89      4858
   ```
  
  
  Como citar: **em breve**