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Reconhecimento de entidades nomeadas aplicado em prontuários médicos
dc.contributor.author | Souza, Thais Cristina Cardozo de | |
dc.date.accessioned | 2024-07-17T16:20:05Z | |
dc.date.available | 2024-07-17T16:20:05Z | |
dc.date.issued | 2022-09-15 | |
dc.identifier.citation | SOUZA, Thais Cristina Cardozo de. Reconhecimento de entidades nomeadas aplicado em prontuários médicos. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2022. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/20051. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/20051 | |
dc.description.abstract | A named entity is a real-world object, such as a person (e.g. Alan Turing), a location (e.g. London), or an organization (e.g. UFSCar). Named Entity Recognition (NER) is a subarea of Natural Language Processing (NLP) whose purpose is to identify various named entities that appear in text. This work proposes to detail the steps for the use of Named Entity Recognition. Its applicability is demonstrated in real anonymized medical records that contain textual information about patients. | eng |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Processamento de linguagem natural | por |
dc.subject | Reconhecimento de entidades nomeadas | por |
dc.subject | Redes neurais | por |
dc.title | Reconhecimento de entidades nomeadas aplicado em prontuários médicos | por |
dc.title.alternative | Named entity recognition applied to medical records | eng |
dc.type | TCC | por |
dc.contributor.advisor1 | Viola, Márcio Luis Lanfredi | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7797241339089177 | por |
dc.description.resumo | Uma entidade nomeada é um objeto do mundo real, como uma pessoa (por exemplo, Alan Turing), um local (por exemplo, Londres) ou uma organização (por exemplo, UFSCar). O Reconhecimento de Entidade Nomeada (em inglês, NER) é uma subárea do Processamento de Linguagem Natural (PLN), cujo objetivo é identificar várias entidades nomeadas que aparecem no texto. Este Trabalho de Conclusão de Curso propõe-se a detalhar as etapas para o uso de Reconhecimento de Entidades Nomeadas, demonstrando sua aplicabilidade com o auxílio da linguagem Python, biblioteca spaCy e do modelo Med7, em prontuários reais anonimizados que contêm informações textuais sobre pacientes. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/5731362370639869 | por |
dc.publisher.course | Estatística - Es | por |