基于机器学习的中医学派文本分类研究.pdf

本文主要探讨了如何运用机器学习技术对中医学派的文本进行有效分类，以提升中医文献的管理和研究效率。研究中，作者赵汉青和王志国首先将数字化的中医文献按照伤寒、外科、儿科、女科四个类别进行划分，以此构建一个多元化的分类体系。 在特征工程阶段，他们选择了Bigram作为特征分词方法，这种方法通过考虑相邻的两个词汇来捕捉文本中的短语信息，有助于提高分类的准确性。接着，采用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）特征提取方法，该方法能够衡量一个词对于文档集合中的相对重要性，减少常见词汇的干扰，突出重要词汇的作用。特征降维方面，他们选择了Chi-square统计量，这是一种用于检测两个变量之间是否存在关联的统计方法，可以有效地筛选出与分类最相关的特征。 实验中，研究者利用了LibSVM和LibLinear两个经典的机器学习分类模型。LibSVM是一种支持向量机（SVM）实现，适用于处理小样本和非线性问题，而LibLinear则是一个线性分类器，计算效率高，适合大规模数据集。通过训练，LibSVM模型的正确率达到了0.9375，LibLinear模型的正确率为0.9231，这表明这两种模型在中医学派文本分类上都表现出了较高的准确性和稳定性。 实验结果表明，1至5号文献的分类结果与预期一致，进一步证实了机器学习在中医文献分类中的适用性和高效性。机器学习的优势在于其普适性好、分类准确度高、测试速度快，尤其适合处理中医学派这种具有丰富内涵和多样性的文本资料。 此外，该研究还强调了中医信息化和大数据在现代中医研究中的重要性。随着中医文献数量的快速增长，利用机器学习和大数据技术进行文本分类和信息挖掘，不仅可以加速知识发现，也有助于推动中医理论的传承和发展。 机器学习在中医学派文本分类中的应用具有很大的潜力和实际价值。未来的研究可以进一步探索更复杂的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和Transformer，以提升分类性能，并结合自然语言处理（NLP）技术，深入理解中医文献中的隐含知识和概念关系。同时，结合中医的特殊性，开发针对中医药语言特点的预处理和特征工程方法，将有助于进一步提升分类的精确度和实用性。