临床医疗文本中实体时序化问题研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第15-28页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第15-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-22页 |
| 1.2.1 临床医疗文本中隐私信息识别研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.2 临床医疗实体识别研究现状 | 第19-20页 |
| 1.2.3 时间表达式抽取研究现状 | 第20-22页 |
| 1.2.4 医疗实体时序化研究现状 | 第22页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第22-28页 |
| 1.3.1 研究内容概述 | 第22-26页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第26-28页 |
| 第2章 临床医疗文本的去隐私化处理 | 第28-49页 |
| 2.1 引言 | 第28-30页 |
| 2.2 基于条件随机场的识别方法 | 第30-32页 |
| 2.3 基于循环神经网络的识别方法 | 第32-37页 |
| 2.3.1 输入层 | 第34页 |
| 2.3.2 LSTM层 | 第34-36页 |
| 2.3.3 CRF层 | 第36页 |
| 2.3.4 融合外部特征的模型改进 | 第36-37页 |
| 2.4 基于集成学习的方法 | 第37-38页 |
| 2.5 基于规则匹配的方法 | 第38-39页 |
| 2.6 隐私信息识别实验及分析 | 第39-48页 |
| 2.6.1 数据集介绍 | 第39-40页 |
| 2.6.2 词语切分方法 | 第40-41页 |
| 2.6.3 实验设置及评价方法 | 第41-42页 |
| 2.6.4 隐私信息识别结果 | 第42-46页 |
| 2.6.5 实验分析 | 第46-48页 |
| 2.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 第3章 连续及非连续临床医疗实体识别方法研究 | 第49-79页 |
| 3.1 引言 | 第49-50页 |
| 3.2 连续及非连续医疗实体标签表示方法 | 第50-55页 |
| 3.2.1 连续实体的标签表示方法 | 第50-51页 |
| 3.2.2 非连续实体的标签表示方法 | 第51-55页 |
| 3.3 基于条件随机场的识别方法 | 第55-57页 |
| 3.4 基于深度神经网络的识别方法 | 第57-63页 |
| 3.4.1 模型整体框架 | 第57-58页 |
| 3.4.2 词语向量初始化 | 第58-60页 |
| 3.4.3 基于卷积神经网络的特征学习 | 第60-61页 |
| 3.4.4 注意力机制 | 第61-63页 |
| 3.5 临床医疗实体识别实验及分析 | 第63-78页 |
| 3.5.1 数据集介绍 | 第63-69页 |
| 3.5.2 实验设置及评价方法 | 第69-70页 |
| 3.5.3 医疗实体识别结果 | 第70-74页 |
| 3.5.4 实验分析 | 第74-78页 |
| 3.6 本章小结 | 第78-79页 |
| 第4章 临床医疗文本中时间表达式抽取及其归一化 | 第79-96页 |
| 4.1 引言 | 第79-80页 |
| 4.2 数据集构建 | 第80-83页 |
| 4.2.1 人工标注方法 | 第80-82页 |
| 4.2.2 数据统计及分析 | 第82-83页 |
| 4.3 时间表达式的抽取 | 第83-87页 |
| 4.3.1 直接时间表达式抽取 | 第84-85页 |
| 4.3.2 间接时间表达式抽取 | 第85-86页 |
| 4.3.3 模糊时间表达式抽取 | 第86-87页 |
| 4.4 时间表达式的归一化 | 第87-90页 |
| 4.5 时间表达式抽取及其归一化实验结果及分析 | 第90-95页 |
| 4.5.1 实验设置及评价方法 | 第90页 |
| 4.5.2 时间表达式抽取及归一化结果 | 第90-93页 |
| 4.5.3 实验分析 | 第93-95页 |
| 4.6 本章小结 | 第95-96页 |
| 第5章 临床医疗实体时间标引方法研究 | 第96-116页 |
| 5.1 引言 | 第96-97页 |
| 5.2 临床医疗实体时间标引方法概述 | 第97-98页 |
| 5.3 医疗实体候选时间生成 | 第98-99页 |
| 5.4 基于规则的时间标引方法 | 第99-100页 |
| 5.5 基于支持向量机的时间标引 | 第100-103页 |
| 5.6 基于深度神经网络的时间标引 | 第103-108页 |
| 5.6.1 基于循环神经网络的方法 | 第104-105页 |
| 5.6.2 基于注意力机制的循环神经网络方法 | 第105-106页 |
| 5.6.3 基于卷积神经网络的方法 | 第106-107页 |
| 5.6.4 基于循环卷积神经网络的方法 | 第107页 |
| 5.6.5 多模型结果合并 | 第107-108页 |
| 5.7 临床医疗实体时间标引实验及分析 | 第108-115页 |
| 5.7.1 数据集构建 | 第108-111页 |
| 5.7.2 实验设置及评价方法 | 第111-112页 |
| 5.7.3 时间标引结果及分析 | 第112-115页 |
| 5.8 本章小结 | 第115-116页 |
| 结论 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-130页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第130-133页 |
| 致谢 | 第133-135页 |
| 个人简历 | 第135页 |
