Measuring semantic similarity of clinical trial outcomes using deep pre-trained language representations - Publications de l'équipe LaHDAK du LRI
Article Dans Une Revue Journal of Biomedical Informatics Année : 2019

Measuring semantic similarity of clinical trial outcomes using deep pre-trained language representations

Domaines

Informatique [cs] Sciences du Vivant [q-bio]
Fichier principal
Vignette du fichier
Koroleva_outcome_similarity.pdf (314.48 Ko) Télécharger le fichier
Origine Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Patrick Paroubek  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-04449449

Soumis le : vendredi 15 mars 2024-17:30:51

Dernière modification le : lundi 18 mars 2024-10:00:00

Télécharger pour visualiser

Dates et versions

hal-04449449 , version 1 (15-03-2024)

Licence

Copyright (Tous droits réservés)

Identifiants

Citer

Anna Koroleva, Sanjay Kamath, Patrick Paroubek. Measuring semantic similarity of clinical trial outcomes using deep pre-trained language representations. Journal of Biomedical Informatics, 2019, 100, pp.100058. ⟨10.1016/j.yjbinx.2019.100058⟩. ⟨hal-04449449⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

CNRS INRIA LIMSI UMR8623 CENTRALESUPELEC LRI-LAHDAK UNIV-PARIS-SACLAY SORBONNE-UNIVERSITE LISN GS-COMPUTER-SCIENCE GS-SPORT-HUMAN-MOVEMENT LISN-LAHDAK
120 Consultations
29 Téléchargements

Altmetric

Partager

More