Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Des Diz, Julio"'
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
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Arguello-Casteleiro, Mercedes, Stevens, Robert, Des-Diz, Julio, Wroe, Chris, Fernandez-Prieto, Maria, Maroto, Nava, Maseda-Fernandez, Diego, Demetriou, George, Peters, Simon, Peter-John Noble, Jones, Phil, Dukes-McEwan, Jo, Radford, Alan, Keane, John, Nenadic, Goran
Additional file 4. This file contains the SPARQL SELECT queries; their results appear in Tables 9 and 11.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::dc5c6bcc573e908aff50792f6da8a89a
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
ARGUELLO CASTELEIRO, Mercedes, MASEDA FERNANDEZ, Diego, DEMETRIOU, George, READ, Warren, FERNANDEZ PRIETO, Maria Jesus, DES DIZ, Julio, NENADIC, Goran, KEANE, John, STEVENS, Robert
Publikováno v:
Studies in Health Technology & Informatics; 2017, Vol. 235, p516-520, 5p, 1 Chart, 1 Graph
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