Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
RESEARCH ON THE CONTENT OF MEDICAL ESSAYS: NEURAL NETWORKS APPROACHES AND TRADITIONAL METHODS
0
Zitationen
4
Autoren
2024
Jahr
Abstract
Цель исследования -привлечь внимание к современным методам машинного анализа текстов среди российских исследователей в медицинской сфере, а также продемонстрировать их применение и эффективность на примере анализа эссе клинических ординаторов.Анализ производился на основе 297 эссе клинических ординаторов ФГБУ ГНЦ ФМБЦ им.А.И.Бурназяна на тему «Почему я не патологоанатом?».Использовались методы нейросетевого анализа для численного представления текстов и классические методы, включая анализ частотности n-грамм и создание облаков слов.С помощью нейросетевых методов были успешно выявлены тексты с различной степенью схожести, в том числе и потенциальные случаи плагиата.Однако применение этих методов для кластеризации оказалось неэффективным из-за узконаправленной тематики текстов и однородности авторов.Традиционные методы анализа позволили глубже проникнуть в смысловое содержание текстов, выявляя основные темы и акценты в рамках исследования.Несмотря на активное
Ähnliche Arbeiten
"Why Should I Trust You?"
2016 · 14.218 Zit.
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
2020 · 8.589 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.109 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.482 Zit.
Artificial intelligence in healthcare: past, present and future
2017 · 4.386 Zit.