文本病历信息抽取方法研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-21页 |
| ·文本病历结构化的意义 | 第10-11页 |
| ·自然语言处理及其在医学中的应用 | 第11-15页 |
| ·信息抽取 | 第15-18页 |
| ·本论文所做的工作 | 第18-21页 |
| 2 文本病历中的医学问题自动识别 | 第21-30页 |
| ·背景介绍 | 第21-22页 |
| ·条件随机场算法 | 第22-23页 |
| ·特征选取和表示 | 第23-27页 |
| ·语言符号特征 | 第24页 |
| ·词性特征 | 第24页 |
| ·语义特征 | 第24-25页 |
| ·关键词特征 | 第25-27页 |
| ·试验方案和结果分析 | 第27-30页 |
| ·病历训练集的建立 | 第27-28页 |
| ·结果分析 | 第28-30页 |
| 3 抽取文本病历中人物和医学问题等实体对象的关系 | 第30-43页 |
| ·实体关系抽取简介 | 第30-33页 |
| ·句法分析 | 第33-34页 |
| ·正则语法 | 第34-36页 |
| ·试验方案和结果分析 | 第36-43页 |
| ·试验数据的收集和构建 | 第37-38页 |
| ·在训练集中寻找句子模式 | 第38-41页 |
| ·在测试集中的测试结果和分析 | 第41-43页 |
| 4 文本病历结构化表示 | 第43-59页 |
| ·自然语言和知识表示 | 第43-48页 |
| ·医学语言处理结果的知识表示 | 第48-54页 |
| ·本论文采用的表示方法 | 第54-59页 |
| 5 结论与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 作者在攻读硕士期间发表的论文 | 第66页 |
