网络研讨会上,你将听到我们如何通过应用自然语言处理高值大规模数据源并提供给用户查找、提取和使用他们需要的具体信息来应对其中一些挑战并展示一些工具用于即时存取、导航并开始分析这些数据

你会学习:

由谁出席

网络研讨会适合使用并需要更好经验的关键数据源团队,如FDA药典标签、ct.gov、Medline、Pacits等与药物发现团队、翻译科学团队、安全团队、监管事务团队、HEOR团队、医疗团队和MSL主管团队相关

/ 网络研讨会上,你将听到我们如何通过应用自然语言处理高值大规模数据源并提供给用户查找、提取和使用他们需要的具体信息来应对其中一些挑战并展示一些工具用于即时存取、导航并开始分析这些数据

你会学习:

由谁出席

网络研讨会适合使用并需要更好经验的关键数据源团队,如FDA药典标签、ct.gov、Medline、Pacits等与药物发现团队、翻译科学团队、安全团队、监管事务团队、HEOR团队、医疗团队和MSL主管团队相关

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数据差分:用AI解锁丰富的科学和临床内容源
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2022年7月26日

卡林德
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格林尼治

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药厂有许多任务从发现到医疗、开发到商业化,高度依赖拥有和使用正确数据寻找并提取正确数据并非易事,必须在数据生成量不断增加的背景下完成。除此以外,基于文档或非结构化数据的挑战,即信息不一致性写或引用,元数据差或不完整

网络研讨会上,你将听到我们如何通过应用自然语言处理高值大规模数据源并提供给用户查找、提取和使用他们需要的具体信息来应对其中一些挑战并展示一些工具用于即时存取、导航并开始分析这些数据

你会学习:

  • 哪些数据源可轻易从文本挖掘搜索中获取值

  • 挑战源常为用户体验

  • 使用本地搜索工具与自然语言处理之差

  • 增强搜索可视化工具

由谁出席

网络研讨会适合使用并需要更好经验的关键数据源团队,如FDA药典标签、ct.gov、Medline、Pacits等与药物发现团队、翻译科学团队、安全团队、监管事务团队、HEOR团队、医疗团队和MSL主管团队相关

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