Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
This book addresses the problem of text classification. The main motivation is the accurate classification of medical text reports. Such documents contain important information about patients, disease progression and management, but are difficult to analyse and query with conventional techniques due to their unstructured nature. We show how these medical reports can be classified automatically with a high degree of accuracy. A novel method is developed for accurate classification of medical reports. The method uses clustering as a pre-processing step to improve the final classification accuracy. The work requires the investigation of different methods for document representation, clustering and classification. In addition, it requires the use of Natural Language Processing tools. A new approach that requires minimal labelling effort, is found to be an effective classification tool for this task. Results show that the approach produces good classification performance on a real-world medical problem. Importantly, the addition of clustering features further improves the accuracy of the final classifier. Results are cross-checked using different medical classification tasks