English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

RESUME. Les requetes medicales sont souvent etiquetees par le type du modele de recherche estime donnant les meilleures performances selon des experts du domaine. Dans un travail precedent, nous avons propose d’automatiser cette tâche d’etiquetage (de classification) manuelle. Dans ce papier, nous proposons une nouvelle approche de classification qui apprend automatiquement a associer a chaque requete l’etiquette du modele de recherche le plus adequat. Plus precisement, nous generons un ensemble de regles d’association combinant certaines caracteristiques des requetes et les etiquettes des modeles de recherche. Ensuite, les requetes dont les regles d’association remplissent les conditions seront etiquetees par les regles. Les autres, peuvent etre automatiquement etiquetees en se referant a certaines caracteristiques specifiques.

Apprentissage de classification des requêtes basée sur la confiance et la couverture