Propojení pojmenovaných entit získaných z českých biomedicínských textů se standardními slovníky – Bc. Filip Gregora
Bc. Filip Gregora
Bakalářská práce
Propojení pojmenovaných entit získaných z českých biomedicínských textů se standardními slovníky
Linking named entities extracted from Czech biomedical texts with standard vocabularies
Anotace:
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 …víceAbstract:
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 …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 23. 5. 2024
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/s4icj/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 24. 6. 2024
- Vedoucí: 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 informatikyMasarykova univerzita
Fakulta informatikyBakalářský studijní program / obor:
Informatika / Informatika