Automatic Term Extraction
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1. USE OF COMPUTATIONAL TOOLS AS SUPPORT TO THE CROSS-MAPPING METHOD BETWEEN CLINICAL TERMINOLOGIES
RESUMO Objetivo: refletir sobre o uso de ferramentas computacionais no método de mapeamento cruzado entre terminologias clínicas. Método: estudo de reflexão. Resultados: o método de mapeamento cruzado consiste na obtenção de listagem de termos, por meio de extração e normalização; ligação entre os termos da listagem e os da base de referên
Texto contexto - enferm.. Publicado em: 14/02/2019
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2. PROPUESTA DE EXTRACCIÓN AUTOMÁTICA DE CANDIDATOS A TÉRMINO DEL DOMINIO MÉDICO PROCESANDO INFORMACIÓN LINGÜÍSTICA. DESCRIPCIÓN Y EVALUACIÓN DE RESULTADOS
The description of a method for automatic extraction of term candidates from the medical field by applying linguistic information is presented. Lexicography, morphological and syntactic rules were used. First, the detection was performed by applying a standard dictionary that assigned the tag ´MED´ (‘MEDICAL’) to the words that could be considered term
Alfa, rev. linguíst. (São José Rio Preto). Publicado em: 2015-04
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3. Extração de termos de manuais técnicos de produtos tecnológicos: uma aplicação em Sistemas de Adaptação Textual / Term extraction from technological products instruction manuals: an application in textual adaptation systems
No Brasil, cerca de 68% da população é classificada como leitores com baixos níveis de alfabetização, isto é, possuem o nível de alfabetização rudimentar (21%) ou básico (47%), segundo dados do INAF (2009). O projeto PorSimples utilizou as duas abordagens de Adaptação Textual, a Simplificação e a Elaboração, para ajudar leitores com baixo n�
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 28/04/2011
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4. Construção de evidências para classificação automática de textos
Since the popularization of digital documents, automatic text classification is considered an important research topic. Despite the research efforts, there is still a demand for improving the performance of classifiers. Most of the research in automatic text classification focus on the algorithmic side, but there are few efforts focused on enhancing the data
Publicado em: 2008