Klasifikacija bioloških anotacija na velikoj skali koristeći reprezentacije riječi izvedene iz dokumenata biomedicinske znanstvene literature : diplomski rad - Baćac, Adriano (A. Baćac, 2017)
Sažetak na hrvatskom: Naučeni su vlastiti Word2vec i GloVe modeli prikaza riječi za znanstvenu literaturu u području biomedicine, kao i tri klasifikacijske metode za diskriminaciju fenotipova, dvije temeljene na agregaciji vektorskog prikaza riječi, i jedna na rekurentnim neuronskim mrežama. Prikazi riječi su trenirani na velikom korpusu znanstvenih članaka i njegovim tematski specifičnim podskupovima. Rezultati klasifikacije su testirani na 6 izvora dokumenata. Pokazano je da Word2vec postiže bolje rezultate kada je treniran na tematski specifičnom podskupu koji je sačinjen od 4.9% od ukupnih članaka nego kada je treniran na cijelom korpusu. Korištenje rekurentnih neuronskih mreža imalo je problema s prenaučenosti, moguće zbog predugačkih dokumenata ili premalog skupa za učenje. Iako predloženi modeli nisu bili bolji od stroja potpornih vektora koristeći prikaz vreće riječi, pokazano je da korištenje agregacijskih metoda uz bazni model povećava količinu ispravne klasifikacije manjinske klase kod nekih fenotipova za oko 10%.