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Reconhecimento de entidades nomeadas aplicado em prontuários médicos

dc.contributor.authorSouza, Thais Cristina Cardozo de
dc.date.accessioned2024-07-17T16:20:05Z
dc.date.available2024-07-17T16:20:05Z
dc.date.issued2022-09-15
dc.identifier.citationSOUZA, 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.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/20051
dc.description.abstractA 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.sponsorshipNão recebi financiamentopor
dc.language.isoporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectProcessamento de linguagem naturalpor
dc.subjectReconhecimento de entidades nomeadaspor
dc.subjectRedes neuraispor
dc.titleReconhecimento de entidades nomeadas aplicado em prontuários médicospor
dc.title.alternativeNamed entity recognition applied to medical recordseng
dc.typeTCCpor
dc.contributor.advisor1Viola, Márcio Luis Lanfredi
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7797241339089177por
dc.description.resumoUma 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.initialsUFSCarpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOSpor
dc.publisher.addressCâmpus São Carlospor
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/5731362370639869por
dc.publisher.courseEstatística - Espor


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