[Huggingface] clinicalBERT 모델을 이용한 의료상황분석

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline

# 모델과 토크나이저 로드
model_name = "emilyalsentzer/Bio_ClinicalBERT"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)  # num_labels은 분류할 라벨의 수

# 분류 파이프라인 설정
classifier = pipeline('text-classification', model=model, tokenizer=tokenizer, top_k=None)

# 예제 텍스트
texts = ["The patient shows symptoms of severe acute respiratory syndrome.", 
         "The treatment was effective and the patient recovered quickly."]

# 분류 수행
results = classifier(texts)

# 결과 출력
for text, result in zip(texts, results):
    print(f"Text: {text}")
    for label in result:
        print(f"  {label['label']}: {label['score']:.4f}")