phatdatpq/phobert-giay_ra_vien-ner

VietNerm - Giấy ra viện NER Model

PhoBERT-based Named Entity Recognition model for Vietnamese Giấy ra viện documents.

⚠️ DISCLAIMER: SYNTHETIC / MOCKUP DATA

Model này được train hoàn toàn trên dữ liệu giả lập (synthetic/mockup data), KHÔNG sử dụng dữ liệu cá nhân thật.

• Tất cả dữ liệu training được sinh tự động bằng hệ thống template + generator
• Không sử dụng giấy tờ thật, thông tin cá nhân thật, hoặc dữ liệu thu thập từ người dùng
• Số định danh (ID, CCCD...) được sinh ngẫu nhiên, thiết kế để không trùng với dữ liệu thật
• Dữ liệu có inject nhiễu OCR (noise) để giả lập điều kiện thực tế
• Mục đích: nghiên cứu AI, Document AI, OCR/NER pipeline
• Không được sử dụng để giả mạo giấy tờ, tạo giấy tờ giả, lừa đảo hoặc gian lận

Model Description

This model is fine-tuned from vinai/phobert-base for token-level NER on Vietnamese administrative/medical documents. It extracts structured fields from OCR text output.

• Base model: vinai/phobert-base
• Task: Token Classification (NER)
• Language: Vietnamese (vi)
• Document type: Giấy ra viện
• Number of labels: 29
• Training data: Synthetic/Mockup (not real personal data)

Labels

• B-admission_date
• B-bhxh_code
• B-department
• B-dept_mgmt
• B-diagnosis
• B-discharge_date
• B-hospital_name
• B-medical_code
• B-notes
• B-patient_address
• B-patient_dob
• B-patient_ethnicity
• B-patient_gender
• B-patient_name
• B-patient_occupation
• B-treatment_method
• I-admission_date
• I-bhxh_code
• I-department
• I-dept_mgmt
• I-diagnosis
• I-discharge_date
• I-hospital_name
• I-notes
• I-patient_address
• I-patient_name
• I-patient_occupation
• I-treatment_method

Usage

With VietNerm SDK

from vietnerm import VietNerm

ner = VietNerm(doc_type="giay_ra_vien", model_path="phatdatpq/phobert-giay_ra_vien-ner")
result = ner.extract("your document text here")
print(result)

With Transformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("phatdatpq/phobert-giay_ra_vien-ner")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("phatdatpq/phobert-giay_ra_vien-ner")

text = "your document text here"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1)

Training

• Dataset: Synthetically generated (mockup data) with OCR noise simulation
• Data source: Auto-generated from Jinja2 templates + random generators (no real personal data)
• Framework: HuggingFace Transformers + Trainer API
• Optimizer: AdamW (lr=2e-5)
• Epochs: 5-7 (with early stopping)

Ethical Use

This model is built for research and development purposes only:

• ✅ AI/NLP research
• ✅ Document AI development
• ✅ OCR/NER pipeline prototyping
• ✅ Educational purposes
• ❌ Forging documents
• ❌ Creating fake identity papers
• ❌ Fraud or deception

About VietNerm

VietNerm is a Document AI Factory for Vietnamese documents. It provides a complete pipeline from template-based synthetic data generation to model training and deployment.

• Repository: Devhub-Solutions/VietNerm
• Training dataset: ngocthanhdoan/vietnerm-giay_ra_vien-dataset
• SDK: pip install vietnerm
• License: MIT — Copyright (c) 2026 Devhub Solutions