Utilize este identificador para referenciar este registo: https://hdl.handle.net/1822/80087

Registo completo
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorRocha, Miguelpor
dc.contributor.advisorCosta, Hugo Samuel Oliveirapor
dc.contributor.authorFernandes, Emanuel Queiroga Amorimpor
dc.date.accessioned2022-10-12T17:18:49Z-
dc.date.available2022-10-12T17:18:49Z-
dc.date.issued2019-12-23-
dc.date.submitted2019-12-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1822/80087-
dc.descriptionDissertação de mestrado em Engenharia Informáticapor
dc.description.abstractBiomedical Text Mining (BTM) seeks to derive high-quality information from literature in the biomedical domain, by creating tools/methodologies that can automate time-consuming tasks when searching for new information. This encompasses both Information Retrieval, the discovery and recovery of relevant documents, and Information Extraction, the capability to extract knowledge from text. In the last years, SilicoLife, with the collaboration of the University of Minho, has been developing @Note2, an open-source Java-based multiplatform BTM workbench, including libraries to perform the main BTM tasks, also provid ing user-friendly interfaces through a stand-alone application. This work addressed the development of a web-based software platform that is able to address some of the main tasks within BTM, supported by the existing core libraries from the @Note project. This included the improvement of the available RESTful server, providing some new methods and APIs, and improving others, while also developing a web-based application through calls to the API provided by the server and providing a functional user-friendly web-based interface. This work focused on the development of tasks related with Information Retrieval, addressing the efficient search of relevant documents through an integrated interface. Also, at this stage the aim was to have interfaces to visualize and explore the main entities involved in BTM: queries, documents, corpora, annotation processes entities and resources.por
dc.description.abstractA mineração de Literatura Biomédica (BioLM) pretende extrair informação de alta qualidade da área biomédica, através da criação de ferramentas/metodologias que consigam automatizar tarefas com elevado dispêndio de tempo. As tarefas subjacentes vão desde recuperação de informação, descoberta e recuperação de documentos relevantes para a extração de informação pertinente e a capacidade de extrair conhecimento de texto. Nos últimos anos a SilicoLife tem vindo a desenvolver uma ferramenta, o @Note2, uma BioLM Workbench multiplataforma baseada em JAVA, que executa as principais tarefas inerentes a BioLM. Também possui uma versão autónoma com uma interface amigável para o utilizador. Esta tese desenvolveu uma plataforma de software baseada na web, que é capaz de executar algumas das tarefas de BioLM, com suporte num núcleo de bibliotecas do projeto @Note. Para tal foi necessário melhorar o servidor RESTfid atual, criando novos métodos e APIs, como também desenvolver a aplicação baseada na web, com uma interface amigável para o utilizador, que comunicará com o servidor através de chamadas à sua APL Este trabalho focou o seu desenvolvimento em tarefas relacionadas com recuperação de informação, focando na pesquisa eficiente de documentos de interesse através de uma interface integrada. Nesta fase, o objetivo foi também ter um conjunto de interfaces capazes de visualizar e explorar as principais entidades envolvidas em BioLM: pesquisas, documentos, corpora, entidades relacionadas com processos de anotações e recursos.por
dc.language.isoengpor
dc.rightsopenAccesspor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/por
dc.subjectAplicação baseada na Webpor
dc.subjectMineração de literatura biomédicapor
dc.subjectRecuperação de informaçãopor
dc.subjectBiomedical Text Miningpor
dc.subjectInformation retrievalpor
dc.subjectWeb based applicationpor
dc.titleDevelopment of a web-based platform for Biomedical Text Miningpor
dc.typemasterThesiseng
dc.identifier.tid203022777por
thesis.degree.grantorUniversidade do Minhopor
sdum.degree.grade17 valorespor
sdum.uoeiEscola de Engenhariapor
dc.subject.fosEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informáticapor
Aparece nas coleções:BUM - Dissertações de Mestrado
DI - Dissertações de Mestrado
CEB - Dissertações de Mestrado / MSc Dissertations

Ficheiros deste registo:
Ficheiro Descrição TamanhoFormato 
Emanuel Queiroga Amorim Fernandes.pdf3,24 MBAdobe PDFVer/Abrir

Este trabalho está licenciado sob uma Licença Creative Commons Creative Commons

Partilhe no FacebookPartilhe no TwitterPartilhe no DeliciousPartilhe no LinkedInPartilhe no DiggAdicionar ao Google BookmarksPartilhe no MySpacePartilhe no Orkut
Exporte no formato BibTex mendeley Exporte no formato Endnote Adicione ao seu ORCID