Диссертация
№ 421062600056-6Нейросетевой механизм кросс-внимания в задачах извлечения информации из текстов на примере биомедицинских данных
26.06.2021
Объект: неструктурированные тексты на естественном языке, включающие: отзывы пользователей о лекарственных препаратах, тексты твитов, аннотации научных статей, электронные медицинские карты (ЭМК).
Цель: разработка методов и программных средств для классификации сущностей и извлечения отношений между сущностями из текстов.
Методы исследования: методы машинного обучения.
Результаты: методы классификации сущностей и извлечения отношений между сущностями.
Внедрение: методы применены для выполнения работ по грантам РНФ №18-11-00284 и РФФИ №19-07-01115.
Область применения: задачи обработки текстов на естественном языке, в том числе извлечение информации из текста, построение баз знаний.
ГРНТИ
50.41.25 Прикладное программное обеспечение
Ключевые слова
извлечение информации
машинное обучение
оценка качества
классификация текста
извлечение отношений
Детали
Автор
Алимова Ильсеяр Салимовна
Вид
Кандидатская
Целевое степень
Кандидат технических наук
Дата защиты
10.06.2021
Организация защиты
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт системного программирования им. В.П. Иванникова Российской академии наук
Организация автора
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "КАЗАНСКИЙ (ПРИВОЛЖСКИЙ) ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
Похожие документы
Разработка методов на основе глубоких нейронных сетей для установления соответствия текстовых фрагментов на естественном языке и медицинских концептов
0.894
НИОКТР
Разработка методов на основе глубоких нейронных сетей для установления соответствия текстовых фрагментов на естественном языке и медицинских концептов
0.894
НИОКТР
Разработка комплекса нейросетевых алгоритмов выделения содержательной информации из текста для анализа эффективности фармацевтической продукции на основе отзывов интернет пользователей
0.889
НИОКТР
Построение систем знаний и анализ данных на основе текстовой информации
0.881
ИКРБС
Нейросетевое моделирование и машинное обучение на основе экспериментальных и наблюдательных данных
0.881
Диссертация
Изучение и развитие методов обучения с подкреплением и глубинного обучения для задач анализа и генерации текстов и изображений
0.880
НИОКТР
Нейросетевые модели на основе системы переходов для извлечения структурированной информации о продуктах из текстов пользователей
0.880
Диссертация
Разработка моделей и методов text-mining, семантической обработки текстов в задачах анализа потребностей, предпочтений и поведения потребителей
0.877
ИКРБС
Разработка моделей и методов text mining, семантической обработки текстов в задачах анализа потребностей, предпочтений и поведения потребителей (заключительный)
0.875
ИКРБС
Разработка методов извлечения медицинских знаний из неструктурированных текстов на основе нейронных сетей для повышения эффективности и преемственности медицинской помощи
0.875
НИОКТР