Sökning: "informationsutvinning"

Visar resultat 1 - 5 av 8 uppsatser innehållade ordet informationsutvinning.

  1. 1. Information Extraction from Invoices using Graph Neural Networks

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Tuoyuan Tan; [2023]
    Nyckelord :Natural Language Processing; Information Extraction; Graph Neural Networks; Invoice; Behandling av naturligt språk; informationsutvinning; grafiska neurala nätverk; faktura;

    Sammanfattning : Information Extraction is a sub-field of Natural Language Processing that aims to extract structured data from unstructured sources. With the progress in digitization, extracting key information like account number, gross amount, etc. from business invoices becomes an interesting problem in both industry and academy. LÄS MER

  3. 2. Extracting Information From PDF Invoices Using Deep Learning

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Diego Leon; [2021]
    Nyckelord :;

    Sammanfattning : Manually extracting information from invoices can be time-consuming, especially when managing large amounts of documents. Finding a way to automatically extract this information could help businesses save resources. LÄS MER

  4. 3. Predicting the Momentum Flux-Profile Relationship from Macro Weather Parameters

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Emilio Dorigatti; [2018]
    Nyckelord :;

    Sammanfattning : The study of climate heavily relies on simulations. For efficiency reasons, many important phenomena cannot be simulated, and have to be parametrized, i.e. their effect must be described based on macro parameters. LÄS MER

  5. 4. Churn Prediction using Sequential Activity Patterns in an On-Demand Music Streaming Service

    Master-uppsats, KTH/Skolan för informations- och kommunikationsteknik (ICT)

    Författare :Filip Stojanovski; [2017]
    Nyckelord :;

    Sammanfattning : In data-driven companies, churn analysis aims to make use of novel machine learning and data mining techniques for the purpose of better understanding of the customers. The most common approach is to engineer a vast number of features describing users, products, services, and actions, which are then used to infer knowledge by means of machine learning and data mining. LÄS MER

  7. 5. Time-series long-term forcasting for A/B tests

    Master-uppsats, KTH/Skolan för informations- och kommunikationsteknik (ICT)

    Författare :Davis Jaunzems; [2016]
    Nyckelord :A B tests; time-series; long-term forecasting; time-series clustering; A B-tester; tidsserier; långsiktiga prognoser; tidsseriekluster;

    Sammanfattning : Den tekniska utvecklingen av datorenheter och kommunikationsverktyg har skapat möjligheter att lagra och bearbeta större mängder information än någonsin tidigare. För forskare är det ett sätt att göra mer exakta vetenskapliga upptäckter, för företag är det ett verktyg för att bättre förstå sina kunder, sina produkter och att skapa fördelar gentemot sina konkurrenter. LÄS MER