BuptZZP/medbert-bilstm-crf-aug

中文医疗实体识别模型：MedBERT-BiLSTM-CRF

本模型基于 trueto/medbert-base-chinese 预训练模型，结合 BiLSTM 和 CRF 构建而成，用于中文医疗命名实体识别（NER）任务。

🧠 模型结构

• 编码器：MedBERT
• 上下文建模：BiLSTM（双向 LSTM）
• 序列解码：CRF（条件随机场）
• 标签体系：BIO（13类）

支持的实体类别包括：

• Anatomical（解剖结构）
• Diseases（疾病）
• Drug（药品）
• Image（影像检查）
• Laboratory（实验室指标）
• Operation（手术操作）

📦 使用说明（PyTorch）

由于本模型为自定义结构（非 transformers 原生模型），请使用本项目中的结构类 BertCRF 进行加载：

from bert_crf_model import BertCRF
import torch

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

model = BertCRF(
    bert_model_name="trueto/medbert-base-chinese",
    num_labels=13
)
model.load_state_dict(torch.load("pytorch_model.bin", map_location=device))
model.to(device)
model.eval()