Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
CCL parancs
CCL
Összesen 2 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM118676
035-os BibID:
(Scopus)85186766577
Első szerző:
Bogacsovics Gergő (informatikus)
Cím:
Assessing Conventional and Deep Learning-Based Approaches for Named Entity Recognition in Unstructured Hungarian Medical Reports / Bogacsovics Gergő, Harangi Balázs, Beregi-Kovács Marcell, Kupás Dávid, Lakatos Róbert, Serbán Norbert Dániel, Tiba Attila, Tóth János
Dátum:
2024
Megjegyzések:
In digital healthcare, much patient data is available in text format. The structuring of this data, according to standards, has yet to be widely used, including in Hungary, where it is available in unstructured form. To make these patient records easy to filter and search, they must be processed and structured. Using modern natural language processing and deep learning techniques has resulted in effective systems for implementing such workflows. However, selecting appropriate algorithms for specific text-processing tasks is still a challenging issue. This is due to the scarcity of benchmarks and the variety of architectures available. This article evaluates models for named entity recognition in digital medical reports written in Hungarian. We evaluate traditional, recurrent neural network, and transformer-based approaches for NER using a dataset comprising 801 PET scans and annotated medical reports. The medical reports were annotated to cover six different entity classes and reviewed by clinical experts to ensure accuracy. We present a comprehensive assessment of various methods and provide insight into addressing NER problems in the case of low-resource languages such as Hungarian.
ISBN:
9798350317206
Tárgyszavak:
Műszaki tudományok
Informatikai tudományok
előadáskivonat
könyvrészlet
named entity recognition
medical-text record
natural language processing
deep learning
Megjelenés:
2024 IEEE 22nd World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI) / ed. Kovács Levente, Liberios Vokorokos. - p. 77-82. -
További szerzők:
Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus)
Beregi-Kovács Marcell (1995-) (Alkalmazott matematikus)
Kupás Dávid (1996-) (programtervező informatikus)
Lakatos Róbert (1986-) (informatikus)
Serbán Norbert Dániel (1995-) (informatikus)
Tiba Attila (1990-) (informatikus, matematikus)
Tóth János (1984-) (programtervező matematikus)
Pályázati támogatás:
2020-1.1.2-PIACI-KFI-2021-00223
Egyéb
TKP2021-NKTA-34
Egyéb
UNKP-23-3-II-DE-119
Egyéb
KDP-2021 C1774095
Egyéb
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
2.
001-es BibID:
BIBFORM116613
035-os BibID:
(Scopus)85178934416
Első szerző:
Harangi Balázs (programtervező matematikus)
Cím:
Composing Diverse Ensembles of Convolutional Neural Networks by Penalization / Balazs Harangi, Agnes Baran, Marcell Beregi-Kovacs, Andras Hajdu
Dátum:
2023
ISSN:
2227-7390
Megjegyzések:
Ensemble-based systems are well known to have the capacity to outperform individual approaches if the ensemble members are sufficiently accurate and diverse. This paper investigates how an efficient ensemble of deep convolutional neural networks (CNNs) can be created by forcing them to adjust their parameters during the training process to increase diversity in their decisions. As a new theoretical approach to reach this aim, we join the member neural architectures via a fully connected layer and insert a new correlation penalty term in the loss function to obstruct their similar operation. With this complementary term, we implement the standard guideline of ensemble creation to increase the members` diversity for CNNs in a more detailed and flexible way than similar existing techniques. As for applicability, we show that our approach can be efficiently used in various classification tasks. More specifically, we demonstrate its performance in challenging medical image analysis and natural image classification problems. Besides the theoretical considerations and foundations, our experimental findings suggest that the proposed technique is competitive. Namely, on the one hand, the classification rate of the ensemble trained in this way outperformed all the individual accuracies of the state-of-the-art member CNNs according to the standard error functions of these application domains. On the other hand, it is also validated that the ensemble members get more diverse and their accuracies are raised by adding the penalization term. Moreover, we performed a full comparative analysis, including other state-of-the-art ensemble-based approaches recommended for the same classification tasks. This comparative study also confirmed the superiority of our method, as it overcame the current solutions.
Tárgyszavak:
Műszaki tudományok
Informatikai tudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
ensemble-based network
penalization
loss function
image classification
diversity
Megjelenés:
Mathematics. - 11 : 23 (2023), p. 1-19. -
További szerzők:
Baran Ágnes (1972-) (matematikus)
Beregi-Kovács Marcell (1995-) (Alkalmazott matematikus)
Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:
ÚNKP-21-5-DE-485
Egyéb
Bolyai János Kutatási Ösztöndíj
MTA
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.