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(bio)
  
  Treinado com BioBERTpt(bio), com o corpus TempClinBr.
  
  Metricas:
  
  ```
          precision    recall  f1-score   support
  
             0       0.44      0.29      0.35        28
             1       0.75      0.60      0.66       420
             2       0.57      0.40      0.47        10
             3       0.57      0.36      0.44        11
             4       0.70      0.85      0.77       124
             5       0.72      0.67      0.69       291
             6       0.84      0.90      0.87      2236
             7       0.78      0.77      0.77       112
             8       0.85      0.75      0.80       503
             9       0.64      0.56      0.60        78
            10       0.81      0.82      0.81        71
            11       0.82      1.00      0.90        33
  
      accuracy                           0.81      3917
     macro avg       0.71      0.66      0.68      3917
  weighted avg       0.81      0.81      0.80      3917
  
  ```
  
  Parâmetros:
  
  ```
  device = cuda (Colab)
  nclasses = len(tag2id)
  nepochs = 50 => parou na 16
  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 ={'I-Ocorrencia': 0,
   'I-Problema': 1,
   'I-DepartamentoClinico': 2,
   'B-DepartamentoClinico': 3,
   'B-Ocorrencia': 4,
   'B-Tratamento': 5,
   'O': 6,
   'B-Teste': 7,
   'B-Problema': 8,
   'I-Tratamento': 9,
   'B-Evidencia': 10,
   'I-Teste': 11,
   '<pad>': 12}
  
                precision    recall  f1-score   support
  
             0       0.59      0.20      0.29        51
             1       0.77      0.69      0.73       645
             2       0.67      0.71      0.69        14
             3       0.87      0.43      0.58        30
             4       0.71      0.80      0.75       146
             5       0.79      0.77      0.78       261
             6       0.84      0.93      0.88      2431
             7       0.80      0.66      0.73       194
             8       0.87      0.83      0.85       713
             9       0.83      0.62      0.71       146
            10       0.98      0.91      0.94       128
            11       0.54      0.21      0.30        99
  
      accuracy                           0.83      4858
     macro avg       0.77      0.65      0.69      4858
  weighted avg       0.82      0.83      0.82      4858
   ```
  
  
  Como citar: **em breve**