
# RuBERT for Sentiment Analysis of Medical Reviews

This is a [DeepPavlov/rubert-base-cased-conversational](https://huggingface.co/DeepPavlov/rubert-base-cased-conversational) model trained on corpus of medical reviews.

## Labels
    0: NEUTRAL
    1: POSITIVE
    2: NEGATIVE

## How to use
```python

import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
from transformers import BertTokenizerFast

tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('blanchefort/rubert-base-cased-sentiment-med')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('blanchefort/rubert-base-cased-sentiment-med', return_dict=True)

@torch.no_grad()
def predict(text):
    inputs = tokenizer(text, max_length=512, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
    outputs = model(**inputs)
    predicted = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=1)
    predicted = torch.argmax(predicted, dim=1).numpy()
    return predicted
```


## Dataset used for model training

**[Отзывы о медучреждениях](https://github.com/blanchefort/datasets/tree/master/medical_comments)**

> Датасет содержит пользовательские отзывы о медицинских учреждениях. Датасет собран в мае 2019 года с сайта prodoctorov.ru

{"language": ["ru"], "tags": ["sentiment", "text-classification"]}
transformers pytorch tf jax safetensors bert text-classification sentiment ru autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #tf #jax #safetensors #bert #text-classification #sentiment #ru #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 


# RuBERT for Sentiment Analysis of Medical Reviews

This is a DeepPavlov/rubert-base-cased-conversational model trained on corpus of medical reviews.

## Labels
    0: NEUTRAL
    1: POSITIVE
    2: NEGATIVE

## How to use



## Dataset used for model training

Отзывы о медучреждениях

> Датасет содержит пользовательские отзывы о медицинских учреждениях. Датасет собран в мае 2019 года с сайта URL

# RuBERT for Sentiment Analysis of Medical Reviews

This is a DeepPavlov/rubert-base-cased-conversational model trained on corpus of medical reviews. ## Labels
    0: NEUTRAL
    1: POSITIVE
    2: NEGATIVE ## How to use ## Dataset used for model training

Отзывы о медучреждениях

> Датасет содержит пользовательские отзывы о медицинских учреждениях. Датасет собран в мае 2019 года с сайта URL
TAGS
#transformers #pytorch #tf #jax #safetensors #bert #text-classification #sentiment #ru #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
 # RuBERT for Sentiment Analysis of Medical Reviews

This is a DeepPavlov/rubert-base-cased-conversational model trained on corpus of medical reviews. ## Labels
    0: NEUTRAL
    1: POSITIVE
    2: NEGATIVE ## How to use ## Dataset used for model training

Отзывы о медучреждениях

> Датасет содержит пользовательские отзывы о медицинских учреждениях. Датасет собран в мае 2019 года с сайта URL
passage: TAGS
#transformers #pytorch #tf #jax #safetensors #bert #text-classification #sentiment #ru #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
# RuBERT for Sentiment Analysis of Medical Reviews

This is a DeepPavlov/rubert-base-cased-conversational model trained on corpus of medical reviews.## Labels
    0: NEUTRAL
    1: POSITIVE
    2: NEGATIVE## How to use## Dataset used for model training

Отзывы о медучреждениях

> Датасет содержит пользовательские отзывы о медицинских учреждениях. Датасет собран в мае 2019 года с сайта URL