Кластеризация жалоб пациентов из документа "Осмотр лечащим врачом"

Detalhes bibliográficos
Parent link:Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XVII Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 21-24 апреля 2020 г./ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; под ред. И. А. Курзиной, Г. А. Вороновой.— , 2020
Т. 7 : IT-технологии и электроника.— 2020.— [С. 59-61]
Autor principal: Кащеева Е. В. Евгения Викторовна
Autor Corporativo: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Outros Autores: Аксёнов С. В. Сергей Владимирович (727)
Resumo:Заглавие с экрана
This article describes the stages of preparing text data for analysis and building a clusterer of patient complaints from the document "Examination by the attending physician". The article discusses the processes of tokenization, stemming, and deleting stop words. Also, the determination of the optimal number of clusters and the results of clustering using the K Means method are described.
Publicado em: 2020
Assuntos:
Acesso em linha:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/63018
Formato: Recurso Electrónico Capítulo de Livro
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=631584
Descrição
Resumo:Заглавие с экрана
This article describes the stages of preparing text data for analysis and building a clusterer of patient complaints from the document "Examination by the attending physician". The article discusses the processes of tokenization, stemming, and deleting stop words. Also, the determination of the optimal number of clusters and the results of clustering using the K Means method are described.