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Forschungsdatensätze
Proposal of Semantic Annotation for German Metadata Using Bidirectional Recurrent Neural Networks
Hannes Ulrich,
Hristina Uzunova
,
Heinz Handels
,
Josef Ingenerf
Institut für Medizinische Informatik
Zentrum für Künstliche Intelligenz Lübeck (ZKIL)
Übersicht
Fingerprint
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Proposal of Semantic Annotation for German Metadata Using Bidirectional Recurrent Neural Networks“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
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Gewichtung
Alphabetisch
Computer Science
Recurrent Neural Network
100%
Semantic Annotation
100%
Data Integration
100%
Learning System
50%
Machine Learning
50%
Training Dataset
50%
Data Source
50%
Distributed Nature
50%
Model Accuracy
50%
Subject Heading
50%
Chemical Engineering
Bidirectional Recurrent Neural Network
100%
Learning System
100%
Recurrent Neural Network
100%
Engineering
Joints (Structural Components)
50%
Learning System
50%
Earth and Planetary Sciences
Machine Learning
50%