Vai ai contenuti. | Spostati sulla navigazione | Spostati sulla ricerca | Vai al menu | Contatti | Accessibilità

logo del sistema bibliotecario dell'ateneo di padova

Beschi, Andrea (2018) Uno studio sui Word Embeddings per documenti di ambito medico: Il caso di studio della collezione PubMed. [Magistrali biennali]

Full text disponibile come:

[img]
Preview
PDF
943Kb

Abstract

Questo elaborato ha come obbiettivo quello di studiare i Word Embeddings, in relazione alla loro applicazione alla collezione biomedicale di PubMed. L'interesse è quello di sviluppare una versione del modello SkipGram con la quale addestrare i Word Embeddings con la collezione PubMed sfruttando una piattaforma con poche risorse di calcolo come un Notebook: è stata sviluppata un'implementazione in Python del modello utilizzando TensorFlow e i risultati sono stati valutati in modo intrinseco.

Item Type:Magistrali biennali
Corsi di Diploma di Laurea:Scuola di Ingegneria > Ingegneria Informatica
Scuola di Ingegneria > Ingegneria Informatica
Uncontrolled Keywords:Word Embeddings, Word2Vec, SkipGram, TensorFlow, PubMed
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni
Codice ID:60821
Relatore:Di Nunzio, Giorgio Maria
Data della tesi:10 July 2018
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:Yes

Solo per lo Staff dell Archivio: Modifica questo record