基于医学语言处理的面向任务的信息提取框架构建及应用
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 医学语言处理的历史以及国内外相关研究 | 第12-19页 |
| 1.2.1 医学语言处理的产生 | 第12页 |
| 1.2.2 发展历史 | 第12-14页 |
| 1.2.3 研究内容和任务 | 第14-16页 |
| 1.2.4 当前的临床自然语言处理系统 | 第16-19页 |
| 1.3 本研究目标和任务 | 第19-22页 |
| 2 面向任务的信息提取框架构建 | 第22-32页 |
| 2.1 NLP-CDS模型 | 第22-25页 |
| 2.2 构建的NLP信息提取框架 | 第25-31页 |
| 2.2.1 信息提取方法 | 第25-26页 |
| 2.2.2 框架的提出 | 第26-27页 |
| 2.2.3 框架的设计和实现 | 第27-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 概念-数值提取 | 第32-39页 |
| 3.1 概念-数值提取算法 | 第32-34页 |
| 3.2 算法评估以及临床任务开展 | 第34-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 药物不良反应关系提取 | 第39-51页 |
| 4.1 构建药品和不良反应术语集 | 第40-42页 |
| 4.2 药物不良反应知识库的建设 | 第42-46页 |
| 4.3 药物不良反应关系识别的算法实现 | 第46-49页 |
| 4.4 算法评估 | 第49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 5 症状时间线的提取 | 第51-58页 |
| 5.1 症状及其时间线的提取方法 | 第52-54页 |
| 5.2 算法评估 | 第54-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 总结 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 作者简介 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-68页 |
