# CCKS_EE
## environment
```
python 3.6
torch 1.5.0
matplotlib 3.1.1
numpy 1.16.1
```
## 结构
```
base :attention实现
data :数据及预处理
pretrained_models :BERT与训练模型
result :保存的结果、图像和对应的 p r f,以及结果的处理
save_model :保存的模型
vocab :提供的实体词典
config.py :配置信息
loss.py :dice_loss的实现
model.py :模型
module.py :模型训练预测等相关函数
result_analysis.py :模型结果分析
run.py :模型训练入口
test.py :测试
tool.py :各种工具
```
## data 各个文件及处理分析函数
```
analysis.py # 多种分析函数
precess.py # 预处理
task2_train_reformat.xlsx # 原始数据
task2_train_reformat_cleaned.xlsx # 清洗后的数据
sub_train.xlsx # 8-2随机切分后数据
sub_cut_train.xlsx # 病例文档切分成子句后的子句文档
```
## run.py 入口文件
```
config.experiment_name = 'test_init_model' # 实验名称
config.model_name = 'BiLSTM_CRF' # 模型名称
config.is_vector = False # 是否使用bert词向量
config.is_hidden_tag = False # 是否增加 子句hidden-> 是否有待抽取属性 的约束
注:此处也可更改或添加其他config.py文件中未涉及到的属性
```
## module.py 训练预测等相关函数
```
train() # 训练函数
eval() # 评测函数
predict_test() # 预测test文件
predict_sentence() # 预测具体医疗病例
```
## 2020.8.22
```
1.embedding
2.data argument
3.ruler
4.dice loss
5.hidden tag & size replace & bioes & CNN
6.autoencoder
7.data clean
note:find mistakes
```
妄北y
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