Description
This pretrained pipeline is built on the top of bert_token_classifier_disease_mentions_tweet model.
Predicted Entities
How to use
from sparknlp.pretrained import PretrainedPipeline
pipeline = PretrainedPipeline("bert_token_classifier_disease_mentions_tweet_pipeline", "es", "clinical/models")
text = '''El diagnóstico fueron varios. Principal: Neumonía en el pulmón derecho. Sinusitis de caballo, Faringitis aguda e infección de orina, también elevada. Gripe No. Estuvo hablando conmigo, sin exagerar, mas de media hora, dándome ánimo y fuerza y que sabe, porque ha visto.'''
result = pipeline.fullAnnotate(text)
import com.johnsnowlabs.nlp.pretrained.PretrainedPipeline
val pipeline = new PretrainedPipeline("bert_token_classifier_disease_mentions_tweet_pipeline", "es", "clinical/models")
val text = "El diagnóstico fueron varios. Principal: Neumonía en el pulmón derecho. Sinusitis de caballo, Faringitis aguda e infección de orina, también elevada. Gripe No. Estuvo hablando conmigo, sin exagerar, mas de media hora, dándome ánimo y fuerza y que sabe, porque ha visto."
val result = pipeline.fullAnnotate(text)
Results
| | ner_chunk | begin | end | ner_label | confidence |
|---:|:----------------------|--------:|------:|:------------|-------------:|
| 0 | Neumonía en el pulmón | 41 | 61 | ENFERMEDAD | 0.999969 |
| 1 | Sinusitis | 72 | 80 | ENFERMEDAD | 0.999977 |
| 2 | Faringitis aguda | 94 | 109 | ENFERMEDAD | 0.999969 |
| 3 | infección de orina | 113 | 130 | ENFERMEDAD | 0.999969 |
| 4 | Gripe | 150 | 154 | ENFERMEDAD | 0.999983 |
Model Information
| Model Name: | bert_token_classifier_disease_mentions_tweet_pipeline |
| Type: | pipeline |
| Compatibility: | Healthcare NLP 4.4.4+ |
| License: | Licensed |
| Edition: | Official |
| Language: | es |
| Size: | 462.2 MB |
Included Models
- DocumentAssembler
- SentenceDetectorDLModel
- TokenizerModel
- MedicalBertForTokenClassifier
- NerConverterInternalModel