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dc.creatorLithgow Serrano, Oscar
dc.creatorCornelius, Joseph
dc.creatorKanjirangat, Vani
dc.creatorMéndez Cruz, Vani
dc.creatorRinaldi, Fabio
dc.date.accessioned2025-09-03T01:42:49Z
dc.date.available2025-09-03T01:42:49Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/3663
dc.descriptionArtículo científico del área de Procesamiento de lenguaje natural para literatura biomédica que presenta un método para la clasificación automática de documentos de una repositorio clínico de la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) usando la técnica de Reconocimiento de entidades nombradas. El método mostró una clara mejora en la clasificación de la literatura sobre la COVID-19.
dc.publisherGenomics & Informatics
dc.subjectEducación y aprendizaje
dc.subject.classificationCiencias Biológicas Químicas y de la Salud
dc.titleImproving classification of low-resource COVID-19 literature by using Named Entity Recognition
dc.typeArtículo académico
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Centro de Ciencias Genómicas
dc.subject.keywordsCOVID-19
dc.subject.keywordsReconocimiento de entidades nombradas
dc.subject.keywordsPNL
dc.subject.keywordsEspecialidades clínicas
dc.subject.keywordsAnálisis de texto clínico
dc.identifier.urlhttps://doi.org/10.5808/gi.21018
dc.identifier.bibliographiccitationLithgow Serrano, Oscar. et al. (2021). Improving classification of low-resource COVID-19 literature by using Named Entity Recognition. Genomics & Informatics
dc.description.repositoryRepositorio Universitario de la Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación (RU-TIC)
dcterms.memberofProcesamiento del Lenguaje Natural (PLN)


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