did_you_ask_me_how_to_treat_a_patient_bert_First256
etadevosyan
Clasificación de texto
Este modelo es una variante de clasificación de texto basada en Transformers y desarrollada por etadevosyan. Utiliza el modelo BERT y está diseñado para procesar las primeras 256 tokens de texto. Actualmente, el modelo está disponible en formato Safetensors.
Como usar
Este modelo no tiene suficiente actividad para ser desplegado en la API de Inferencia (sin servidor) todavía. Aumente su visibilidad social y verifique más tarde, o implemente en los Puntos de Ingreso de Inferencia (dedicado).
# Ejemplo de cómo usar el modelo
from transformers import pipeline
classifier = pipeline('text-classification', model='etadevosyan/did_you_ask_me_how_to_treat_a_patient_bert_First256')
result = classifier('Su texto aquí')
print(result)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Basado en Transformers
- Modelo BERT
- Arquitectura de 178M parámetros
- Tipo de Tensor F32
Casos de uso
- Clasificación de documentos médicos
- Análisis de sentimientos en textos médicos
- Asistencia en la toma de decisiones clínicas