Szarvas György
Feature Engineering for Domain Independent Named Entity
Recognition and Biomedical Text Mining Applications.
Doktori értekezés, Szegedi Tudományegyetem (2000-).
(2008)
(Kéziratban)
![[thumbnail of szgy_thesis.pdf]](https://doktori.bibl.u-szeged.hu/style/images/fileicons/text.png) Előnézet |
Szöveg
(Disszertáció)
Download (1MB) |
|
Szöveg
(Melléklet)
Download (75kB) |
Előnézet |
Szöveg
(Tézisfüzet)
Download (209kB) | Előnézet |
Előnézet |
Szöveg
(Tézisfüzet)
Download (238kB) | Előnézet |
|
Szöveg
(Bírálati lap)
Restricted to Csak az archívum karbantartója Download (4MB) |
| Mű típusa: | Disszertáció (Doktori értekezés) |
|---|---|
| Publikációban használt név: | Szarvas György |
| Témavezető(k): | Témavezető neve Beosztás, tudományos fokozat, intézmény MTMT szerző azonosító Csirik János egyetemi tanár, az MTA doktora, SZTE TTIK Számítógépes Algoritmusok és Mesterséges Intelligencia Tanszék 10000477 |
| Szakterület: | 01. Természettudományok > 01.01. Matematika |
| Doktori iskola: | Matematika Doktori Iskola (2022-) > Matematika- és Számítástudományok Doktori Iskola |
| Tudományterület / tudományág: | Természettudományok > Matematika- és számítástudományok |
| Nyelv: | angol |
| Védés dátuma: | 2008. november 24. |
| EPrint azonosító (ID): | 1195 |
| A mű MTMT azonosítója: | 24006246 |
| A feltöltés ideje: | 2011. nov. 11. 20:24 |
| Utolsó módosítás: | 2022. okt. 13. 15:29 |
| Raktári szám: | B 4529 |
| URI: | https://doktori.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/1195 |
| Védés állapota: | védett |
Actions (login required)
 |
Tétel nézet |
Repozitórium letöltési statisztika
Repozitórium letöltési statisztika
