Detecção de termos negados em laudos médicos
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dc.contributor.advisor |
Wangenheim, Aldo von |
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dc.contributor.author |
Bertoldi, Fernando Costa |
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dc.contributor.other |
Andrade, Rafael |
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dc.contributor.other |
Savaris, Alexandre |
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dc.date.accessioned |
2018-02-23T20:18:53Z |
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dc.date.available |
2018-02-23T20:18:53Z |
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dc.date.issued |
2010 |
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dc.identifier.other |
929 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/184086 |
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dc.description |
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Curso de Ciências da Computação. |
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dc.description.abstract |
Uma grande parte da informação médica está disponível em arquivos eletrônicos e há uma demanda crescente para que os sistemas de busca por informações possuam maior precisão em suas respostas. A identificação de termos negados é de fundamental importância para a obtenção de precisão nas pesquisas. Para identificar automaticamente termos negados em laudos médicos, esse artigo apresenta um trabalho em andamento de uma pesquisa desenvolvida pela Universidade Federal de Santa Catarina. O objetivo dessa pesquisa é desenvolver uma metodologia capaz de extrair informações de textos médicos por meio do algoritmo de aprendizado baseado em memória. O uso desse algoritmo para detectar expressões negativas a partir de um dicionário da Sociedade Brasileira de Cardiologia pode melhorar os índices de precisão e revocação nas pesquisas dos usuários em relação a trabalhos anteriores. |
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dc.subject |
nlp |
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dc.title |
Detecção de termos negados em laudos médicos |
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dc.type |
TCCgrad |
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