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(clin)
  
  Treinado com BioBERTpt(clin), com o corpus TempClinBr.
  
  Metricas:
  
  ```
                precision    recall  f1-score   support
  
             0       1.00      0.85      0.92        33
             1       0.73      0.69      0.71        78
             2       0.75      0.55      0.63        11
             3       0.70      0.70      0.70        10
             4       0.90      1.00      0.95        71
             5       0.75      0.90      0.82       503
             6       0.83      0.90      0.87       112
             7       0.93      0.90      0.92      2236
             8       0.78      0.50      0.61        28
             9       0.82      0.84      0.83       291
            10       0.79      0.96      0.87       124
            11       0.82      0.73      0.77       420
  
      accuracy                           0.87      3917
     macro avg       0.82      0.79      0.80      3917
  weighted avg       0.88      0.87      0.87      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 ={'<pad>': 12,
   'B-DepartamentoClinico': 2,
   'B-Evidencia': 4,
   'B-Ocorrencia': 10,
   'B-Problema': 5,
   'B-Teste': 6,
   'B-Tratamento': 9,
   'I-DepartamentoClinico': 3,
   'I-Ocorrencia': 8,
   'I-Problema': 11,
   'I-Teste': 0,
   'I-Tratamento': 1,
   'O': 7}
  
                precision    recall  f1-score   support
  
             0       0.70      0.30      0.42        99
             1       0.84      0.75      0.79       146
             2       1.00      0.90      0.95        30
             3       0.93      0.93      0.93        14
             4       1.00      0.95      0.98       128
             5       0.83      0.97      0.89       713
             6       0.80      0.80      0.80       194
             7       0.93      0.93      0.93      2431
             8       0.56      0.20      0.29        51
             9       0.86      0.85      0.85       261
            10       0.77      0.88      0.82       146
            11       0.85      0.82      0.83       645
            12       0.00      0.00      0.00         0
  
      accuracy                           0.88      4858
     macro avg       0.77      0.71      0.73      4858
  weighted avg       0.88      0.88      0.88      4858
   ```
  
  
  Como citar: **em breve**