Descriptive Text Mining in ambito medico: applicazione della metodologia POIROT
Contribuinte(s) |
Moro, Gianluca |
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Data(s) |
02/12/2021
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Resumo |
Poiché la nostra conoscenza collettiva continua ad essere digitalizzata e memorizzata, diventa più difficile trovare e scoprire ciò che stiamo cercando. Abbiamo bisogno di nuovi strumenti computazionali per aiutare a organizzare, rintracciare e comprendere queste vaste quantità di informazioni. I modelli di linguaggio sono potenti strumenti che possono essere impiegati per estrarre conoscenza statisticamente significativa ed interpretabile tramite apprendimento non supervisionato, testuali o nel codice sorgente. L’obiettivo di questa tesi è impiegare una metodologia di descriptive text mining, denominata POIROT, per analizzare i rapporti medici del dataset Adverse Drug Reaction (ADE). Si vogliono stabilire delle correlazioni significative che permettano di comprendere le ragioni per cui un determinato rapporto medico fornisca o meno informazioni relative a effetti collaterali dovuti all’assunzione di determinati farmaci. |
Formato |
application/pdf |
Identificador |
http://amslaurea.unibo.it/24781/1/tesi_t_riccardo_battistini2_studio_unibo_it.pdf Battistini, Riccardo (2021) Descriptive Text Mining in ambito medico: applicazione della metodologia POIROT. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria e scienze informatiche [L-DM270] - Cesena <http://amslaurea.unibo.it/view/cds/CDS8615/> |
Idioma(s) |
it |
Publicador |
Alma Mater Studiorum - Università di Bologna |
Relação |
http://amslaurea.unibo.it/24781/ |
Direitos |
cc_by_nc_sa4 info:eu-repo/semantics/embargoedAccess end:2022-11-23 |
Palavras-Chave | #Machine Learning,Natural Language Processing,Descriptive Text Mining,POIROT,Transformer #Ingegneria e scienze informatiche [L-DM270] - Cesena |
Tipo |
PeerReviewed info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |