Illing, S.: Automatisiertes klinisches Codieren (2021)
0.00
0.0027693196 = product of:
0.031847175 = sum of:
0.014811003 = weight(_text_:und in 419) [ClassicSimilarity], result of:
0.014811003 = score(doc=419,freq=4.0), product of:
0.05346047 = queryWeight, product of:
2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
0.024120767 = 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)
0.017036173 = weight(_text_:im in 419) [ClassicSimilarity], result of:
0.017036173 = score(doc=419,freq=2.0), product of:
0.06818425 = queryWeight, product of:
2.8267863 = idf(docFreq=7115, maxDocs=44218)
0.024120767 = queryNorm
0.24985497 = fieldWeight in 419, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
2.8267863 = idf(docFreq=7115, maxDocs=44218)
0.0625 = fieldNorm(doc=419)
0.08695652 = coord(2/23)
- 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