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dc.date.accessioned 2014-11-06T14:11:38Z
dc.date.available 2014-11-06T14:11:38Z
dc.date.issued 2014
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/42402
dc.description.abstract El siguiente trabajo describe la problemática de la clasificación de textos médicos libres en español. Y propone una solución basada en los algoritmos de clasificación de texto: Naïve Bayes Multinomial (NBM) y Support Vector Machines (SVMs) justificando dichas decisiones y mostrando los resultados obtenidos con ambos métodos. es
dc.language es es
dc.subject Intelligent agents es
dc.subject investigación biomédica es
dc.subject clasificación de textos es
dc.subject PLN es
dc.subject Naïve Bayes Multinomial es
dc.subject NBM es
dc.subject support vector machine es
dc.subject SVM es
dc.title Clasificación de prescripciones médicas en español es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Rodríguez, Juan Manuel es
sedici.creator.person Calot, Enrique es
sedici.creator.person Merlino, Hernán es
sedici.description.note Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2014-10
sedici.relation.event XX Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (Buenos Aires, 2014) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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