Modèle de classification fine-tuné sur des textes médicaux en français. Il a été entraîné avec 🤗 Transformers et PyTorch à partir d’un modèle pré-entraîné.

📦 Utilisation

python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("NicoCasso/finetuned-medical-fr")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("NicoCasso/finetuned-medical-fr")

text = "Le patient présente une douleur abdominale persistante."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
outputs = model(**inputs)
prediction = outputs.logits.argmax(dim=-1).item()

print("Classe prédite :", prediction)

🔬 Détails Langue : Français 🇫🇷 Tâche : Classification de texte médical Framework : PyTorch Base de données : Jeu de données personnalisé (non public)

📄 Licence Ce modèle est publié sous la licence Apache 2.0 : ✅ libre d’usage, modification, et distribution, même à des fins commerciales.

Pour plus d’infos : https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

✨ Auteur Ce modèle a été entraîné et publié par NicoCasso.