Extracción de relaciones semánticas y entidades en documentos del dominio de salud
dc.audience | generalPublic | es_MX |
dc.contributor | De Ita Luna, Guillermo | |
dc.contributor | Tovar Vidal, Mireya | |
dc.contributor.advisor | DE ITA LUNA, GUILLERMO; 57559 | |
dc.contributor.advisor | TOVAR VIDAL, MIREYA; 98665 | |
dc.contributor.author | Barrios González, Erick | |
dc.date.accessioned | 2023-01-11T18:06:10Z | |
dc.date.available | 2023-01-11T18:06:10Z | |
dc.date.issued | 2022-08 | |
dc.description.abstract | "Los métodos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) se utilizan cada vez más para extraer conocimientos de textos de salud no estructurados. Por ejemplo, analizar información médica, estructurarla en categorías definidas y agruparlas en bases de datos. La organización de la información médica puede ser de utilidad para análisis clínicos, para disminuir el número de errores médicos, o puede ayudar a la toma de decisiones más adecuadas en determinados casos. En esta tesis se espera extraer automáticamente una gran variedad de conocimientos de documentos de salud redactados en español. Esta investigación aborda un escenario, donde para resolver las tareas de identificación de entidades y extracción de relaciones semánticas se utiliza una metodología basada en el uso de redes neuronales recurrentes. Para evaluar la metodología se hará uso de las métricas: precisión, exhaustividad y F1". | es_MX |
dc.folio | 20220809091259-0956-T | es_MX |
dc.format | es_MX | |
dc.identificator | 7 | es_MX |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12371/17047 | |
dc.language.iso | spa | es_MX |
dc.matricula.creator | 220470312 | es_MX |
dc.publisher | Benemérita Universidad Autónoma de Puebla | es_MX |
dc.rights.acces | openAccess | es_MX |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
dc.subject.classification | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA | es_MX |
dc.subject.dbgunam | Documentos administrativos | es_MX |
dc.subject.lcc | Procesamiento de lenguaje natural (Computación) | es_MX |
dc.subject.lcc | Archivos--Innovaciones tecnológicas | es_MX |
dc.subject.lcc | Sistemas de almacenamiento y recuperación de información--Materiales de archivo | es_MX |
dc.subject.lcc | Semántica--Procesamiento de datos | es_MX |
dc.subject.lcc | Redes neuronales (Computación) | es_MX |
dc.thesis.career | Maestría en Ciencias de la Computación | es_MX |
dc.thesis.degreediscipline | Área de Ingeniería y Ciencias Exactas | es_MX |
dc.thesis.degreegrantor | Facultad de Ciencias de la Computación | es_MX |
dc.thesis.degreetoobtain | Maestro en Ciencias de la Computación | es_MX |
dc.title | Extracción de relaciones semánticas y entidades en documentos del dominio de salud | es_MX |
dc.type | Tesis de maestría | es_MX |
dc.type.conacyt | masterThesis | es_MX |
dc.type.degree | Maestría | es_MX |
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