Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1942/35325
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorNEVEN, Frank
dc.contributor.authorMingneau, Cedric
dc.date.accessioned2021-09-13T13:06:36Z-
dc.date.available2021-09-13T13:06:36Z-
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1942/35325-
dc.description.abstractDit 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.mimetypeApplication/pdf
dc.languagenl
dc.publishertUL
dc.titleDeep learning approaches for namd entity recognition
dc.typeTheses and Dissertations
local.bibliographicCitation.jcatT2
dc.description.notesmaster in de informatica
local.type.specifiedMaster thesis
item.contributorMingneau, Cedric-
item.accessRightsOpen Access-
item.fullcitationMingneau, Cedric (2021) Deep learning approaches for namd entity recognition.-
item.fulltextWith Fulltext-
Appears in Collections:Master theses
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
414109d8-25cb-4e95-bfe9-db696170ce7a.pdf8.52 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.