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Softonic-Testbericht

PubMed-Papier - Ein Projekt, um Menschen dabei zu helfen, Zitierkontexte besser zu verstehen.

Dies ist ein Projekt, das darauf abzielt, den Menschen zu helfen, die Zitierkontexte eines PubMed-Papiers besser zu verstehen.

Durch die Verwendung eines Deep-Learning-Modells haben wir trainiert, diese Zitierkontexte in wesentliche Zitate oder vorbeigehende Erwähnungen zu klassifizieren. Unser trainiertes Modell kann etwa 80 Prozent der Zitierkontexte korrekt klassifizieren. Wir haben auch eine zusätzliche Kategorisierung durchgeführt, um diese wesentlichen Zitate weiter in drei Kategorien zu klassifizieren, basierend darauf, ob das Zitat sich auf den Vergleich von zwei oder mehr Studien, Methoden, Werkzeugen, Techniken oder Methoden bezieht.

Wir hoffen, dass die zusätzlichen Klassifikationen den Menschen helfen werden, die Konzepte in diesen Zitierkontexten besser zu verstehen.

Programm ist in anderen Sprachen verfügbar



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