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library_name: transformers
tags: []
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# **TriageTron-large**

TriageTron-large se trata de un modelo inicializado con [xlnet-large-unsased](https://huggingface.co/xlnet/xlnet-large-cased) y adaptado con preguntas y especialidades
para poder realizar Derivaciones Automatizadas en Servicios Hospitalarios. El dataset se puede encontrar de manera pública y se trata de [MedDialog EN](https://arxiv.org/abs/2004.03329).

Para el entrenamiento de este modelo hemos seguidos los estándares de la librería [transformers](https://github.com/huggingface/transformers) y se ha utilizado una 
NVIDIA P100. Además, ha sido entrenado con un batch-size de 4, un learning rate de 2e-5, X epochs y un weigth decay de 0.015, loggeando los resultados cada 100 iteraciones.

## **Utilización**
Mediante el `pipeline` de Hugging Face:
```python
from transformers import pipeline

model_id = "eperezs/TriageTron-large"
pipe = pipeline("text-classification", model_id, token = <your_token_here>)

text = "I have pain in the back"
result = pipe(text)

print(result)
```

Mediante `AutoModelForSequenceClassification` y `AutoTokenizer`:
```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

model_id = "eperezs/TriageTron-large"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_id)

text = "I have pain in the back"
inputs = tokenizer(text, return_tensors = "pt")
logits = model(**inputs)

print(f"The predicted class is {model.id2label[logits.argmax()]}")

print(result)
```

## **Evaluación**
- **Accuracy** : 89,3%
- **F1**: 89,4%
- **Precision**: 90%


#### Training Hyperparameters

- **learning_rate**: 2e-5
- **batch_size**: 4
- **num_train_epochs**: 3
- **weight_decay**: 0.015
- **optimizer**: AdamW
- **test_size**: 0.2
- **logging_steps**: 100