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1. Word Embeddings der deutschen Medizinliteratur

   Autor*in: Haidar, Nassim

   Erschienen: 2020

   Verlag:  Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, Hamburg

   • Bibliographische Angaben
   • Zugang
   • Export

   Zugang:

   Resolving-System Resolving-System Langzeitarchivierung Nationalbibliothek Verlag

   Export in Literaturverwaltung

   RIS-Format   BibTeX-Format

   Quelle:	DNB Sachgruppe Deutsche Sprache und Literatur
   Beteiligt:	Meisel, Andreas (Akademischer Betreuer); Motzek, Alexander (Gutachter)
   Sprache:	Deutsch
   Medientyp:	Dissertation
   Format:	Online
   Weitere Identifier:	hdl: 20.500.12738/9978 urn: urn:nbn:de:gbv:18302-reposit-101769
   Schlagworte:	Deutsch
   Weitere Schlagworte:	Word2Vec; GloVe; Fasttext; t-SNE; Word Embedding; medizinische Texte; Wort-Vektor; Worteinbettung; Ähnlichkeitstest; Analogie-Test; Textverarbeitung
   Umfang:	Online-Ressource
   Bemerkung(en):	Masterarbeit, Hochschule für angewandte Wissenschaften Hamburg,