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中文电子病历的词法和句法分析研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第14-29页
    1.1 课题背景与意义第14-16页
        1.1.1 课题的背景第14-16页
        1.1.2 课题的意义第16页
    1.2 研究现状及分析第16-27页
        1.2.1 开放领域词法分析第16-19页
        1.2.2 医疗领域词法分析第19-20页
        1.2.3 开放领域句法分析第20-24页
        1.2.4 医疗领域句法分析第24-25页
        1.2.5 医疗领域语料资源建设第25-27页
    1.3 本文的研究内容及章节安排第27-29页
第2章 开放域基于多层协同纠错的层次句法分析模型第29-43页
    2.1 引言第29-30页
    2.2 相关工作第30-31页
    2.3 基于条件随机场的词性标注模型第31-32页
    2.4 基于多层协同纠错的层次句法分析模型第32-39页
        2.4.1 层次句法分析模型第32-34页
        2.4.2 多层协同纠错算法第34-39页
    2.5 实验结果与分析第39-42页
        2.5.1 词性标注实验第39-40页
        2.5.2 句法分析实验第40-42页
    2.6 本章小结第42-43页
第3章 中文电子病历的词法和句法标注语料构建第43-65页
    3.1 引言第43-44页
    3.2 相关工作第44-46页
    3.3 数据预处理第46-52页
        3.3.1 XML格式化第46-47页
        3.3.2 去隐私化第47-52页
    3.4 语料标注第52-57页
        3.4.1 标注规范修订第53-56页
        3.4.2 标注质量控制第56-57页
    3.5 实验结果与分析第57-62页
        3.5.1 去隐私化实验第57-58页
        3.5.2 语料标注实验第58-62页
    3.6 中文电子病历子语言分析第62-63页
    3.7 本章小结第63-65页
第4章 中文电子病历的词性标注和组块分析研究第65-82页
    4.1 引言第65-66页
    4.2 相关工作第66-68页
    4.3 中文电子病历的分词和词性标注联合模型第68-70页
        4.3.1 基于字的中文分词和词性标注联合模型第68-70页
        4.3.2 基于变换的错误驱动模型第70页
    4.4 基于有监督学习的中文电子病历组块分析第70-74页
        4.4.1 序列化标注模型对比第70-71页
        4.4.2 特征扩展第71-73页
        4.4.3 分组学习第73-74页
    4.5 基于结构对应学习的跨科室组块分析模型第74-76页
    4.6 实验结果与分析第76-81页
        4.6.1 中文分词和词性标注联合模型实验第76-78页
        4.6.2 基于有监督学习的组块分析实验第78-79页
        4.6.3 跨科室组块分析实验第79-81页
    4.7 本章小结第81-82页
第5章 中文电子病历的句法分析研究第82-102页
    5.1 引言第82-83页
    5.2 相关工作第83-85页
    5.3 树片段抽取第85-88页
        5.3.1 树片段相关定义第85-86页
        5.3.2 标准树片段抽取第86-87页
        5.3.3 局部树片段抽取第87-88页
    5.4 面向数据句法分析与层次句法分析的融合模型第88-94页
        5.4.1 预处理第90-92页
        5.4.2 后处理融合第92-94页
    5.5 标点符号分割与纠错算法第94-95页
    5.6 实验结果与分析第95-100页
        5.6.1 标点符号分割与纠错实验第96-97页
        5.6.2 树片段抽取实验第97页
        5.6.3 DOP与层次句法分析模型融合实验第97-100页
    5.7 本章小结第100-102页
结论第102-104页
参考文献第104-116页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第116-118页
致谢第118-120页
个人简历第120页

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