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Originaltitel:
Next Generation Knowledge Extraction from Biomedical Literature with Semantic Big Data Approaches 
Übersetzter Titel:
Wissensextraktion der nächsten Generation aus biomedizinischer Literatur mittels semantischer Big Data Ansätze 
Jahr:
2013 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan 
Betreuer:
Mewes, Hans-Werner (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Mewes, Hans-Werner (Prof. Dr.); Küffner, Robert (Priv.-Doz. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
BIO Biowissenschaften; DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Kurzfassung:
This thesis describes the concept and implementation of a semantic text mining system for exponentially growing amounts of biomedical literature. To address these points, scalable and efficient knowledge extraction algorithms for massive ontology-based named entity recognition and large-scale graph analysis have been developed. Results show that the presented approach satisfies the requirements and hence lays the foundation for future research on massive literature-extracted knowledge networks. 
Übersetzte Kurzfassung:
Die Dissertation beschreibt die Entwicklung eines semantischen Text Mining Systems für exponentiell wachsende Mengen biomedizischer Literatur. Dazu wurden skalierbare und effiziente Algorithmen der Wissensextraktion zur ontologiebasierten Erkennung sehr großer Entitätssammlungen und der Analyse der daraus resultierenden Graphen entwickelt. Die Ergebnisse zeigen, dass die vorgestellten Ansätze diese Anforderungen erfüllen und damit eine wichtige, generische Grundlage für zukünftige Forschung auf...    »
 
Mündliche Prüfung:
16.05.2013 
Dateigröße:
10745185 bytes 
Seiten:
199 
Letzte Änderung:
30.06.2014