Diplomová práce

Porovnávání textových dat z oblasti lékařských a zdravotnických oborů

Textual data comparison from medical and healthcare fields

Bc. Petra Růžičková
Anotace

Práce se zabývá zpracováváním a analýzou podobnosti textových dat, která jsou reprezentována popisem medicínského kurikula a vybranými studijními materiály pro výuku lékařských a zdravotnických studijních programů. Cílem práce je hloubková analýza podobnosti textových dat, práce dále zachází více do hloubky a pojednává o možnostech doporučování obsahu. V rámci přípravy dat je využito několika filtračních …více

Abstract

This thesis is focused on text preprocessing and similarity analysis of textual data, which are represented by the curriculum description and study materials from medical and healthcare fields. The aim of this thesis is an in-depth analysis of the text similarity, as well as discussing the possibilities of recommending systems. Several filtering steps are used to prepare the data, the main part of …více

Klíčová slova
medicínské kurikulum virtuální scénáře zpracování textových dat dolování informací z textu podobnost textu lemmatizace CRISP-DM SIMUportfolio doporučovací systémy medical curriculum virtual patient text processing text mining text similarity lemmatization recommender systems
Zadání práce
Tématem diplomové práce je hloubková analýza podobnosti textových dat z oblasti vzdělávání a odborných publikací v lékařských a zdravotnických oborech. Primární motivací je návrh komplexního algoritmu, který bude schopen na základě frekvence výskytu slov spolehlivě určit, jak jsou si jednotlivé zdroje navzájem podobné. Výstupy práce tedy umožní identifikovat aktuálnost výuky v lékařských a zdravotnických oborech v porovnání s celosvětově vydávanými publikacemi vybraných periodik. Samotná analýza bude zahrnovat všechny fáze ověřené metodiky pro dolování informací z datových struktur (porozumění doméně, porozumění datovým zdrojům, předzpracování dat, modelování, evaluace, nasazení). Finální výstup bude zahrnovat sadu interaktivních vizualizací, které poskytnou odlišné pohledy na analyzovaná vstupní data.

Student v rámci práce:
1) vypracuje přehled o současně používaných přístupech pro analýzu, strojové porovnávání textů a jejich vizualizaci včetně zdůvodnění výběru daného přístupu pro řešení stanovené úlohy;
2) navrhne a v praxi implementuje funkční řešení pro porovnávání vstupních souborů;
3) bude diskutovat kvalitu výstupů s ohledem na jejich použitelnost v běžné praxi.

Administrativní informace
Práce zkontrolována:
19. 5. 2019 05:26, RNDr. Martin Komenda, Ph.D., MBA, učo 98951
Plný text práce
3,4 MB / soubor PDF
Jazyk práce
čeština čeština
Termín obhajoby
10. 2. 2020
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

RNDr. Martin Komenda, Ph.D., MBA, učo 98951
IBA SpolP LF MU

Oponent

prof. Ing. Daniel Schwarz, Ph.D., učo 195581
USM Teorie LF MU

Literatura

  • BERTHOLD, M.; Christian BORGELT; Frank HÖPPNER a Frank KLAWONN. Guide to intelligent data analysis : how to intelligently make sense of real data. London: Springer, 2010, xiii, 304. ISBN 9781848822597.
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Přírodovědecká fakulta
Studijní program
Experimentální biologie
Obor

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.