Klasifikace zdravotnických dat prostřednictvím neuronových sítí

Bc. Hoa Vu Thu

Diplomová práce

Health data classification using neural networks

Anotace:

Tato diplomová práce je zaměřena na návrh a implementaci klasifikace textových zdravotnických dat. Cílem práce je najít vhodné řešení pro porovnání dokumentů ze dvou portálů webových stránek Národního zdravotnického informačního systému, konkrétně Reporting a DRG, a identifikovat jejich sémantickou podobnost. Praktickým výstupem této práce je algoritmus s veřejným rozhraním, který lze použít s externími aplikacemi a který porovnává dva dokumenty a klasifikuje je jako podobné nebo ne podobné.

Abstract:

This diploma thesis is focused on designing and implementing the classification of textual health data. The aim is to find a suitable solution for a comparison of documents from two websites portals of the National Health Information System, more specifically it is Reporting and DRG, and to identify their semantic similarity. The practical output is an algorithm with a public interface that can be used with external applications that compares two documents and classifies them as similar or not similar.

Keywords

CRISP-DM, podobnost textu, neuronové sítě, Word2Vec, Doc2Vec, zpracování přirozeného jazyka, strojové učení, dolování dat, text similarity, neural network, natural language processing, machine learning, data mining

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 15. 6. 2020

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 30. 6. 2020
• Vedoucí: RNDr. Martin Komenda, Ph.D.
• Oponent: RNDr. Daniel Klimeš, Ph.D.

Masarykova univerzita

Přírodovědecká fakulta

Magisterský studijní program / obor:
Experimentální biologie / Matematická biologie