Intelligent Systems Program, School of Law, Department of Computer Science, University of Pittsburgh, USA;
Intelligent Systems Program, School of Law, Department of Computer Science, University of Pittsburgh, USA;
Intelligent Systems Program, School of Law, Department of Computer Science, University of Pittsburgh, USA;
Graduate School of Public Health, University of Pittsburgh, USA;
natural language processing; machine learning; semantic extraction;
机译:在学习分类系统中提取和重用知识块进行文本分类:终身机器学习方法
机译:加泰罗尼亚初级保健患者和医疗保健专业人员之间的电信元素:使用监督机器学习评估文本分类算法
机译:增量特征富集对医疗保健文本分类系统的影响:机器学习范式
机译:通过组合流文本和布局文本在扫描医疗文档中提取信息中的改进
机译:自然语言加工和机器学习从临床文本提取信息的新应用,并在中央癌症注册表中自动化癌症阶段收集
机译:加泰罗尼亚基层医疗机构的患者与医疗专业人员之间的远程咨询:使用监督机器学习的文本分类算法的评估
机译:通过半监督机器学习从电子病历中非结构化文本中提取诊断和调查结果