Estrazione di Correlazioni Medicali da Social Post non Etichettati con Language Model Neurali e Data Clustering

Lombardini, Alessandro (2020) Estrazione di Correlazioni Medicali da Social Post non Etichettati con Language Model Neurali e Data Clustering. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria e scienze informatiche [L-DM270] - Cesena, Documento full-text non disponibile
Il full-text non è disponibile per scelta dell'autore. (Contatta l'autore)

Abstract

La progressiva informatizzazione della società a cui il mondo contemporaneo sta assistendo, ha generato un radicale cambiamento nelle abitudini delle persone, le quali oggi giorno trascorrono sempre più tempo online e creano reti di conoscenza prima inimmaginabili. Tale cambiamento ha coinvolto, nel suo avanzare, anche gli individui affetti da malattie di varia natura. In particolare, la scarsa disponibilità di informazioni che caratterizza alcuni contesti medici, unita al bisogno di dialogare con altre persone aventi la medesima problematica, ha determinato negli ultimi anni una forte crescita di comunità sulle piattaforme social, all’interno delle quali vengono scambiati dettagli rispetto a trattamenti, centri specializzati e dottori. In questo senso, i social network sono diventati il luogo in cui i pazienti sono più propensi a condividere le proprie esperienze e opinioni maturate durante il corso della propria malattia. Questa tesi nasce dalla consapevolezza del valore di tali dati e dalla volontà di consentire un ragionamento logico deduttivo al di sopra di essi. Nello specifico, si intende estrarre — con un approccio non supervisionato, mediante l’uso di language model neurali e data clustering — le correlazioni semantiche racchiuse nell’elevata quantità di testo generato dagli utenti attraverso interazioni social, prendendo l’Acalasia Esofagea come caso di studio.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Lombardini, Alessandro
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Natural Language Processing,Neural Language Model,Data Clustering,Associative Rules,Rare Diseases
Data di discussione della Tesi
8 Ottobre 2020
URI

Altri metadati

Gestione del documento: Visualizza il documento

^