10.3969/j.issn.1000-386x.2019.10.009
基于层叠条件随机场模型的电子病历文本信息抽取
自然语言处理技术已用于非结构化中文电子病历信息抽取,并且新的算法或模型不断出现,但其应用效果的证据较少.共收集北京某大型三甲综合医院呼吸专科住院电子病历38218份,通过对数据预处理,抽象文本特征与定义语法规则,产生训练数据集和测试集,构建层叠条件随机场模型,并评估该模型的识别效果.结果表明,针对入院记录、出院记录、辅助检查报告3大类共39种非结构化文本,该模型可准确、快速地处理病历文本信息,应用效果较为理想.
医疗电子病历、自然语言处理、机器学习、层叠条件随机场模型、信息抽取
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TP3(计算技术、计算机技术)
北京市第五批高层次卫生技术人才学科骨干项目2015-3-026
2019-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
47-54,112
