1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Phân tích dữ liệu văn bản dựa trên học máy thế giới mở và ứng dụng

48 9 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Phân tích dữ liệu văn bản dựa trên học máy thế giới mở và ứng dụng
Tác giả Phạm Thị Quỳnh Trang
Người hướng dẫn PGS.TS Hà Quang Thụy
Trường học Đại học Quốc gia Hà Nội
Chuyên ngành Hệ thống thông tin
Thể loại luận văn tốt nghiệp thạc sĩ
Năm xuất bản 2019
Thành phố Hà Nội
Định dạng
Số trang 48
Dung lượng 1,37 MB

Nội dung

Ngày đăng: 20/07/2021, 09:31

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
1. Bendale A., Boult T.E. Towards open world recognition. CVPR 2015: 1893-1902 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Towards open world recognition
2. Chen Z., and Liu B.. Lifelong Machine Learning (2nd edition). Morgan & Claypool, 2018 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Lifelong Machine Learning (2nd edition)
5. Fei F., Wang S., Liu B., Learning Cumulatively to Become More Knowledgeable. KDD 2016: 1565-1574 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Learning Cumulatively to Become More Knowledgeable
6. Fei G., Liu B., Breaking the Closed World Assumption in Text Classification. HLT-NAACL 2016: 506-514 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Breaking the Closed World Assumption in Text Classification
8. Leaman R., Doğan R.I., and Lu Z., “DNorm: disease name normalization with pairwise learning to rank”, Bioinformatics 29, 2013, no. 22, pp. 2909-2917 Sách, tạp chí
Tiêu đề: DNorm: disease name normalization with pairwise learning to rank
9. Li H., Chen Q., Tang B., Wang X., Xu H., Wang B., and Huang D., “CNN-based ranking for biomedical entity normalization”, BMC bioinformatics, 2017, no. 11, vol. 18, pp. 385 Sách, tạp chí
Tiêu đề: CNN-based ranking for biomedical entity normalization
10. Phan, M.C., Sun, A. and Tay, Y., 2019, July. Robust Representation Learning of Biomedical Names. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (pp. 3275-3285) Sách, tạp chí
Tiêu đề: Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics
11. Pyysalo S., Ginter F., and Moen H., “Distributional semantics resources for biomedical text processing”, LBM 2013, pp. 39-44 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Distributional semantics resources for biomedical text processing
15. Wei C.H., Peng Y., Leaman R., Davis A.P., Mattingly C.J., Li J., Wiegers T.C., and Lu Z., “Overview of the BioCreative V chemical disease relation (CDR) task” Sách, tạp chí
Tiêu đề: Overview of the BioCreative V chemical disease relation (CDR) task
3. Cho H., Choi W., and Lee H., A method for named entity normalization in biomedical articles: application to diseases and plants. In BMC Bioinformatics, 2017 Khác
4. Davis A.P., Wiegers T. C., Rosenstein M. C., and Mattingly C. J.. MEDIC: a practical disease vocabulary used at the Comparative Toxicogenomics Database. In Database, 2012 Khác
7. Kim Y., (2014). Convolutional neural networks for sentence classification. ArXiv Preprint ArXiv:1408.5882. DOI: 10.3115/v1/d14-1181 Khác
12. Scheirer W.J., Rocha A.d.R., Sapkota A., and Boult T.E., (2013). Toward open set recognition. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 35(7), pages 1757–1772. DOI: 10.1109/tpami.2012.256 Khác
13. Shu L., Xu H., and Liu B., (2017). DOC: Deep open classification of text documents. In EMNLP. DOI: 10.18653/v1/d17-1314 Khác
14. Sohn S, Comeau DC, Kim W, Wilbur WJ. BMC Bioinformatics. 2008 Sep 25;9:402. PubMed ID: 18817555 Khác

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w