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In this thesis, we focus on predicting diagnosis from drug treatment.We investigate if such a
task can benefit from recent advances in Natural Language Processing (NLP), transfer learning techniques, and in particular the new state-of-the-art transformer-based BERT models.
The paper shows a comparison of traditional machine learning methods, deep learning methods and pre-trained BERT models for predicting diagnosis. During the evaluation step, we
found simple traditional models and deep learning models to be more effective on the task
in question. The paper further discussed why pre-trained BERT models failed to deliver
results.
In the contemporary era, large number of companies publish their business performance as a report on the Internet. To make them usable in larger numbers, these reports must be read and labeled. This is inefficient and expensive. This study supports this business need by automatically classifying four different categories of metadata of financial reports. For training of the used random forest classifier, an active and a passive learning strategy are contrasted. The results show a clear advantage of active learning for classifying whether a financial report contains consolidated enterprise data or not. For more complicated multi-class classifications, no advantage is shown so far under the applied active learning strategy, however, there is potential to develop an alternative more efficient strategy.
In dieser Abschlussarbeit wird ein Stimmungsbild von Twitter-Deutschland zur aktuellen Co-vid-19-Krise skizziert. Hierfür wird für die Analyse der Tweets eine Applikation mit der Spra-che Python programmiert, welches ein Modell zur Stimmungsklassifikation (Negative-Neutral-Positiv) und ein Modell zur Themenerkennung von Tweets enthält. Das entstandene ML-Mo-dell mit dem gewählten SVM-Algorithmus wurde anhand eines zusammengestellten Korpus von 80.000 annotierten Tweets trainiert und weist einen F-Maß von 58% und einer Klassifika-tionsgenauigkeit von 62% auf. Von den 50.000 Tweets, die vom 06-12-2020 bis zum 09-02-2020 gesammelt wurden, konnten 31.575 neutrale, 17.949 negative und 472 positive Tweets klassifiziert werden. Die aus diesen Tweets identifizierten Themen konnten mit Hilfe von Topic Modeling den fünf großen Themenclustern Corona, Impfung, Alltag, Lockdown und Wirtschaft zugeordnet werden.