基于Transformer的医学文本分类实战：从BERT到BioBERT

Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域取得了显著成果，尤其在文本分类任务中表现出色。医学文本因其专业性和复杂性，传统NLP方法难以有效处理。本文将通过一个完整的实战案例，展示如何使用Transformer模型（如BERT和BioBERT）对医学文本进行分类，并提供详细的代码实现。

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案例背景

假设我们有一个医学文本数据集，包含电子病历中的文本片段，需要将其分类为以下三类：
• 0: 糖尿病相关
• 1: 高血压相关
• 2: 癌症相关

我们的目标是训练一个模型，能够自动对医学文本进行分类。

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代码实现

1. 环境准备

首先，安装所需的Python库：

pip install transformers torch datasets

2. 数据准备

我们创建一个模拟的医学文本数据集：