title: Efficiency testing of non-linear classification algorithms in the problem of determining the type of medical intervention for articles in MEDLINE collection
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Добрынин Владимир Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Яненко Александр Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Yanenko Aleksandr
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: кандидат физико-математических наук, доцент В.Ю. Добрынин
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Candidate of Physics and Mathematics, Associate Professor V.Iu. Dobrynin
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:14:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:14:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 014105
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4587
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе решается задача классификации медицинских рефератов из коллекции MEDLINE по типу медицинского вмешательства. Для этого используются ряд методов машинного обучения, как линейные, так и не линейные. Рассматриваются различные представления документов и исследуется взаимодействие методов и представлений. Входные данные сильно расбалансированы, поэтому принимается попытка решить эту проблему несколькими способами.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this work I am trying to solve the problem of classifying MEDLINE abstracts by medical intervention type. Several machine learning methods are used, linear and non-linear alike. Several document representations are examined and some interactions between document representations and classifying algorithms are explored. The data in question is highly unbalanced, thus, an attempt to balance it using several methods is made.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: MEDLINE
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: доказательная медицина
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: MEDLINE
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: evidence-based medicine
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Efficiency testing of non-linear classification algorithms in the problem of determining the type of medical intervention for articles in MEDLINE collection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Тестирование эффективности алгоритмов нелинейной классификации в   задаче распознавания типа медицинского вмешательства для рефератов статей из коллекции MEDLINE
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Alexandr_Yanenko_-_diploma_(1).pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4587/1/Alexandr_Yanenko_-_diploma_%281%29.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 109,87 kB
resources.filename: reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4587/2/reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,75 kB
resources.filename: reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4587/6/reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 5,36 kB