diseaseTag - Extraction d’entités nommées de maladies
Niveau d'utilisation :
Débutant
Niveau de validation :
Expérimental
Objectif
Ce web service détecte des entités nommées de maladies sur des textes en anglais.
Méthode
Les entités nommées sont toutes renvoyées dans un champ “diseases”.
Le modèle utilisé par ce web service, “bio-ner”, est disponible à ce lien huggingface.
Aucun fine-tuning n’a été opéré : nous mettons simplement le modèle à disposition via un web service.
Le code git pour fine-tuner le modèle est disponible à ce lien.
Métriques
Le modèle possède une f-mesure de 0.8 ± 0.04.
Précaution : Le web service fonctionne uniquement sur du texte anglais.
Références
- Article explicitant la méthodologie pour obtenir le modèle bio-ner : Alonso Casero, Álvaro (2021). Named entity recognition and normalization in biomedical literature: a practical case in SARS-CoV-2 literature. Thesis (Master thesis), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
- Le modèle bio-ner est obtenu après fine-tuning du modèle bioBERT : Data and text mining. BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining
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URL DU WEB SERVICE à renseigner dans LODEX est :
https://diseases-ner.services.istex.fr/v1/diseases/tagger
Exemple textuel du traitement
Le format d'entrée :
[
{
"id": 1,
"value": "They have been used in the prevention and treatment of malaria and autoimmune diseases, including systemic lupus erythematosus and rheumatoid arthritis."
},
{
"id": 2,
"value": "This sentence does not contain any diseases named entities"
}
]
Le résultat :
[
{
"id": 1,
"value": {
"diseases": [
"malaria",
"autoimmune diseases",
"systemic lupus erythematosus",
"rheumatoid arthritis"
]
}
},
{
"id": 2,
"value": {
"diseases": []
}
}
]
