Bc. Filip Gregora

Bachelor's thesis

Propojení pojmenovaných entit získaných z českých biomedicínských textů se standardními slovníky

Linking named entities extracted from Czech biomedical texts with standard vocabularies
Anotácia:
Pomocí metod strojového učení ve zdravotnictví můžeme dosáhnout rychlejšího a přesnějšího lékařského rozhodování. Bohužel je většina lékařských informací uložena ve formě nestrukturovaného textu, který pro metody strojového učení není vhodný. Jako řešení implementuje tato práce techniku, která propojí pojmenované entity získané z českých biomedicínských textů se standardními slovníky. Tato technika …viac
Abstract:
We can achieve faster and more accurate medical decision-making thanks to machine learning methods in healthcare. Unfortunately, most medical information is stored in unstructured text, which is unsuitable for machine learning methods. As a solution, this work implements a technique that connects named entities obtained from Czech biomedical texts with standard dictionaries. This technique works in …viac
 
 
Jazyk práce: Czech
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 23. 5. 2024

Obhajoba závěrečné práce

  • Obhajoba proběhla 24. 6. 2024
  • Vedúci: doc. Mgr. Bc. Vít Nováček, PhD
  • Oponent: Mgr. Krištof Anetta

Citační záznam

Plný text práce

Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:
  • světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Fakulta informatiky

Masaryk University

Faculty of Informatics

Bachelor programme / odbor:
Informatics / Informatics

Práce na příbuzné téma