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Uno dei problemi affrontati dal Named Entity Recognition è l'estrazione di informazioni accurate dai testi che aiutano gli esseri umani nei loro processi quotidiani. Uno di questi processi di estrazione delle informazioni è rappresentato dalle revisioni del testo che si verificano in alcuni domini, come quello educativo e della polizia. Queste revisioni richiedono tempo e sono soggette a errori. Questo lavoro mira a decidere una revisione finale utilizzando le migliori classificazioni delle revisioni parallele dello stesso testo effettuate da uno o più revisori. Un passo importante è la…mehr

Produktbeschreibung
Uno dei problemi affrontati dal Named Entity Recognition è l'estrazione di informazioni accurate dai testi che aiutano gli esseri umani nei loro processi quotidiani. Uno di questi processi di estrazione delle informazioni è rappresentato dalle revisioni del testo che si verificano in alcuni domini, come quello educativo e della polizia. Queste revisioni richiedono tempo e sono soggette a errori. Questo lavoro mira a decidere una revisione finale utilizzando le migliori classificazioni delle revisioni parallele dello stesso testo effettuate da uno o più revisori. Un passo importante è la creazione di una metrica che aiuti nella scelta delle classificazioni e generi un valore di concordanza che possa essere analizzato. Viene inoltre effettuato uno studio bibliografico delle metriche esistenti che possono aiutare nella creazione della nuova metrica.
Autorenporträt
Es licenciado en Sistemas de Información por la Universidad Federal de Ceará. Actualmente es estudiante de maestría en Informática en la Universidad Federal de Ceará, trabajando principalmente en los siguientes temas: Informática, Minería de Datos, Aprendizaje Automático y Educación.