Zobrazeno 1 - 6 of 6 pro vyhledávání: '"DES DIZ, Julio"'
1
Akademický článek
Semantic Deep Learning: Prior Knowledge and a Type of Four-Term Embedding Analogy to Acquire Treatments for Well-Known Diseases
Autor: Arguello Casteleiro, Mercedes, Des Diz, Julio, Maroto, Nava, Fernandez Prieto, Maria Jesus, Peters, Simon, Wroe, Chris, Sevillano Torrado, Carlos, Maseda Fernandez, Diego, Stevens, Robert
Publikováno v: JMIR Medical Informatics, Vol 8, Iss 8, p e16948 (2020)
BackgroundHow to treat a disease remains to be the most common type of clinical question. Obtaining evidence-based answers from biomedical literature is difficult. Analogical reasoning with embeddings from deep learning (embedding analogies) may extr
Externí odkaz: https://doaj.org/article/7f53cca3cac14f939f17ef3eb8630e3f
Zobrazit plný text záznamu
2
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
4
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
6
A case study on sepsis using PubMed and Deep Learning for ontology learning
Autor: Arguello Casteleiro, Mercedes, Maseda Fernandez, Diego, Demetriou, George, Read, Warren, Fernandez-Prieto, MJ, Des Diz, Julio, Nenadic, Goran, Keane, John, Stevens, Robert
We investigate the application of distributional semantics models for facilitating unsupervised extraction of biomedical terms from unannotated corpora.\ud Term extraction is used as the first step of an ontology learning process that aims to (semi-)
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=core_ac_uk__::0da450288dc058fd31599cf6516ecc30
Zobrazit plný text záznamu

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání

Omezení vyhledávání
Plný text Recenzováno Digitální knihovna AV ČR
Zdroje