ラベル	説明
PER	人名
ORG	組織名
ORG-P	組織の部門
ORG-O	組織その他
LOC	地名
INS	施設名（病院・学校など）
PRD	製品名
EVT	イベント名
O	その他（非エンティティ）

🚀 使用方法

python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification, pipeline

model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("Tetsuo3003/ner-medical-japanese")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Tetsuo3003/ner-medical-japanese")
ner_pipeline = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer, aggregation_strategy="simple")

text = "金丸先生が松本市にある石川クリニックに通院しました。"
results = ner_pipeline(text)
for entity in results:
    print(f"{entity['word']} → {entity['entity_group']} (score: {entity['score']:.2f})")

Tetsuo3003/ner-medical-japanese

🇯🇵 日本語 医療会話 NER モデル

📚 用途

🎯 対象ドメイン

🏷️ ラベル一覧

🚀 使用方法

Tetsuo3003/
ner-medical-japanese

🇯🇵 日本語医療会話 NER モデル