Search (1 results, page 1 of 1)

  • × language_ss:"d"
  • × theme_ss:"Automatisches Klassifizieren"
  • × year_i:[2020 TO 2030}
  1. Illing, S.: Automatisiertes klinisches Codieren (2021) 0.01
    0.01236917 = product of:
      0.03710751 = sum of:
        0.007804629 = weight(_text_:in in 419) [ClassicSimilarity], result of:
          0.007804629 = score(doc=419,freq=2.0), product of:
            0.06491381 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.04772181 = queryNorm
            0.120230645 = fieldWeight in 419, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=419)
        0.029302878 = weight(_text_:und in 419) [ClassicSimilarity], result of:
          0.029302878 = score(doc=419,freq=4.0), product of:
            0.105769046 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.04772181 = queryNorm
            0.27704588 = fieldWeight in 419, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=419)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    Die in diesem Artikel vorgestellte Bachelorarbeit behandelt die Ergebnisse einer Shared Task im Bereich eHealth. Es wird untersucht, ob die Klassifikationsgenauigkeit ausgewählter klinischer Codiersysteme durch den Einsatz von Ensemble-Methoden verbessert werden kann. Entscheidend dafür sind die Werte der Evaluationsmaße Mean Average Precision und F1-Maß.
    Source
    Information - Wissenschaft und Praxis. 72(2021) H.5/6, S.285-290