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基于自然语言处理技术的循证医学信息提取研究

缩略语第1-7页
摘要第7-9页
Abstract第9-11页
第一章 前言第11-17页
   ·研究背景、研究现状及研究意义第11-13页
   ·研究方法与步骤第13-15页
     ·研究中的数据集第14页
     ·KMCI NLP引擎第14页
     ·基于规则的分类器第14页
     ·基于机器学习的分类器第14-15页
   ·本文章节安排第15-16页
   ·本文的创新第16-17页
第二章 循证医学研究第17-21页
   ·概述第17页
   ·循证医学的发展及其研究意义第17-18页
     ·循证医学的定义第17页
     ·循证医学的发展和研究意义第17-18页
   ·循证医学所面临的问题第18-20页
   ·小结第20-21页
第三章 自然语言处理技术第21-25页
   ·概述第21页
   ·主要研究范畴第21-22页
   ·生物医学自然语言处理第22-24页
     ·生物医学自然语言处理的定义第22页
     ·生物医学自然语言处理的意义第22-23页
     ·术语标识第23-24页
   ·小结第24-25页
第四章 信息分类前的预处理第25-32页
   ·概述第25页
   ·生物医学数据的选择第25-26页
     ·研究数据第25页
     ·人工注解第25-26页
   ·基于网络的专家注解系统第26-27页
   ·KMCI自然语言处理引擎第27-31页
   ·小结第31-32页
第五章 基于规则的文本分类系统第32-40页
   ·概述第32页
   ·研究方法和规则的制定第32-35页
     ·DEEL系统的研究方法第32-34页
     ·规则的制定第34-35页
   ·对DEEL系统的评估第35-36页
   ·基于规则的分类系统的结果及分析第36-38页
     ·DEEL系统的结果及分析第36-37页
     ·UMLS覆盖范围及分析第37-38页
   ·讨论第38-39页
   ·小结第39-40页
第六章 基于机器学习算法的文本分类系统第40-56页
   ·概述第40-41页
     ·监督学习和非监督学习第41页
   ·基于机器学习的分类器第41-52页
     ·对机器学习文本分类系统的评估第43-44页
     ·支持向量机(Support Vector Machine)第44-47页
     ·逻辑回归(Logistic Regression)第47-48页
     ·决策树(Decision Tree)第48-50页
     ·朴素贝叶斯(Naive Bayes)第50-52页
   ·讨论和分析第52-55页
     ·讨论第52-55页
     ·基于机器学习的文本自动提取系统的局限性第55页
   ·小结第55-56页
第七章 总结与展望第56-59页
   ·工作总结第56-57页
   ·研究展望第57-59页
附录Ⅰ第59-68页
附录Ⅱ第68-70页
参考文献第70-79页
在读期间的研究成果第79-80页
致谢第80-81页

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