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基于电子病历的实体识别和知识图谱构建的研究
基于电子病历的实体识别和知识图谱构建的研究
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2021-04-26
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基于电子病历的实体识别和知识图谱构建的研究
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基于CRF的电子病历命名实体识别研究
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随着医疗信息化的发展,医院产生了大量的医疗数据信息,积累了庞大的医疗电子病历数据。电子病历(EMR)是具有非结构化句子和多种概念表达,为医学信息提取提供了丰富的信息。然而,庞大的数据信息严重影响处理效率,因此提取电子病历中的命名实体成为研究的热点问题。为提高医院对复杂数据的处理效率,减轻工作人员的压力,本文提出了一种基于条件随机场(CRF)模型和特征模板结合的算法,来识别中文电子病历中的命名实体单
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论文研究-CRF与规则相结合的医学病历实体识别.pdf
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该算法采用CRF进行病历实体的初始识别,然后基于规则进行病历实体识别结果优化,其中规则包括基于决策树生成的规则和临床知识规则。实验证明,该算法对病历实体进行识别时准确率及召回率分别最高达到91.03%和87.26%...
2019-TF21-医渡云-闫峻-基于真实世界数据的医疗知识图谱构建 - 挑战与方法.pdf
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我们这次报告的重点是基于以临床电子病历为代表的真实世界数据医疗知识图谱构建中的主要问题,挑战极其解决办法。我们将从临床电子病历的数据质量问题谈起,介绍如何通过构建医学常识知识库等方法保证知识来源的质量...
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