Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/1942/35325
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | NEVEN, Frank | |
dc.contributor.author | Mingneau, Cedric | |
dc.date.accessioned | 2021-09-13T13:06:36Z | - |
dc.date.available | 2021-09-13T13:06:36Z | - |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/1942/35325 | - |
dc.description.abstract | Dit onderzoek vormde een haalbaarheidstudie omtrent de toepasbaarheid van NER-modellen op bedrijfsdocumenten. De thesis werd geschreven binnen de context van een stage voor het accountantskantoor Van Havermaet. Tijdens de stage werd NER als subdomein van NLP onderzocht. Vervolgens werden verschillende NER-softwarepakketten voorgesteld. De Python module 'spaCy' werd uiteindelijk toegepast. De achterliggende algoritmes van dit softwarepakket werden toegelicht. Uiteindelijk werden een reeks experimenten uitgevoerd om de toepasbaarheid te meten. De thesis werd afgesloten door een bundeling van 'lessons learned' en praktisch advies. | |
dc.format.mimetype | Application/pdf | |
dc.language | nl | |
dc.publisher | tUL | |
dc.title | Deep learning approaches for namd entity recognition | |
dc.type | Theses and Dissertations | |
local.bibliographicCitation.jcat | T2 | |
dc.description.notes | master in de informatica | |
local.type.specified | Master thesis | |
item.contributor | Mingneau, Cedric | - |
item.accessRights | Open Access | - |
item.fullcitation | Mingneau, Cedric (2021) Deep learning approaches for namd entity recognition. | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
Appears in Collections: | Master theses |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
414109d8-25cb-4e95-bfe9-db696170ce7a.pdf | 8.52 MB | Adobe PDF | View/Open |
Google ScholarTM
Check
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.