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Abstract
Poiché la nostra conoscenza collettiva continua ad essere digitalizzata e memorizzata, diventa più difficile trovare e scoprire ciò che stiamo cercando.
Abbiamo bisogno di nuovi strumenti computazionali per aiutare a organizzare, rintracciare e comprendere queste vaste quantità di informazioni.
I modelli di linguaggio sono potenti strumenti che possono essere impiegati per estrarre conoscenza statisticamente significativa ed interpretabile tramite apprendimento non supervisionato, testuali o nel codice sorgente.
L’obiettivo di questa tesi è impiegare una metodologia
di descriptive text mining, denominata POIROT, per analizzare i rapporti medici del dataset Adverse Drug Reaction (ADE). Si vogliono stabilire delle
correlazioni significative che permettano di comprendere le ragioni per cui un determinato rapporto medico fornisca o meno informazioni relative a effetti collaterali dovuti all’assunzione di determinati farmaci.
Abstract
Poiché la nostra conoscenza collettiva continua ad essere digitalizzata e memorizzata, diventa più difficile trovare e scoprire ciò che stiamo cercando.
Abbiamo bisogno di nuovi strumenti computazionali per aiutare a organizzare, rintracciare e comprendere queste vaste quantità di informazioni.
I modelli di linguaggio sono potenti strumenti che possono essere impiegati per estrarre conoscenza statisticamente significativa ed interpretabile tramite apprendimento non supervisionato, testuali o nel codice sorgente.
L’obiettivo di questa tesi è impiegare una metodologia
di descriptive text mining, denominata POIROT, per analizzare i rapporti medici del dataset Adverse Drug Reaction (ADE). Si vogliono stabilire delle
correlazioni significative che permettano di comprendere le ragioni per cui un determinato rapporto medico fornisca o meno informazioni relative a effetti collaterali dovuti all’assunzione di determinati farmaci.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Battistini, Riccardo
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Machine Learning,Natural Language Processing,Descriptive Text Mining,POIROT,Transformer
Data di discussione della Tesi
2 Dicembre 2021
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Battistini, Riccardo
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Machine Learning,Natural Language Processing,Descriptive Text Mining,POIROT,Transformer
Data di discussione della Tesi
2 Dicembre 2021
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