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中文电子病历的分词及实体识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]健康医疗大数据是我国重要的基础性战略资源，本研究对中文电子病历分词与实体识别的探讨与实证较好地完成了医疗数据的信息抽取任务，对今后医疗大数据在语义层面的应用发展具有重要意义。[方法/过程]本研究首先融合权威词表、官方标准、健康网站数据及其他医学补充词库构建了词语数量级达到10万的医学词表；然后对电子病历的字段进行分词，对比了jieba工具、导入词典后的jieba、无监督学习及AC自动机4种模型的分词效果；最后，以自动分词和人工标注结果为语料，实现基于条件随机场的电子病历实体识别研究，并比较不同实体类别以及不同文本特征下的实体识别效果，选出最优模板。[结果/结论]分词结果显示，AC自动机的效果最好，F值可达82%；实体识别结果表明，"检查"和"疾病"实体的识别效果最好，而"症状"的识别效果不太理想。 相似文献
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[目的 /意义]针对在线问诊平台中医生推荐满意度较低的问题,探究如何将信息技术与用户认知相结合以提升医生推荐系统的效果,有助于优化在线问诊平台的用户体验。[方法 /过程]首先,基于1 500名医生的基本信息和78万余条用户提问,对比TF-IDF、Doc2Vec和Word2Vec三种词向量模型的医生推荐效果,以最优模型构建医生推荐系统原型;然后,通过用户实验和访谈获取用户使用该系统的行为数据,深入挖掘在线问诊平台医生推荐情境中的用户认知与意义构建过程;最后,从用户角度提出模型优化思路,实现原型系统的改进。[结果/结论 ]基于Word2Vec词向量模型的医生推荐效果最优,前10位医生候选集中88%的医生有能力回答用户问题;用户实验结果显示,科室信息与医生专业极大影响用户选择,医生曾回答过的相似问题是用户的重要参考信息;基于以上结果,提出并实现建立科室预测分类器以及为健康医学关键词赋予较高权重的两种模型优化思路,并通过匹配度指数对医生推荐结果进行优化排序。结果表明,两种方法均可提高医生推荐系统的准确度,证明用户认知与人工智能算法结合具有可行性。 相似文献
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[目的/意义]“健康中国”战略背景下,健康信息学逐渐成为信息资源管理学界的热门研究领域,系统梳理该学科的学科范畴、学科范式和学科体系关联路径对国内健康信息学的建设与发展具有重要意义。[研究设计/方法]对20,559篇健康信息学论文的学科交叉现状和研究主题进行计量分析,从定量角度探究健康信息学的学科范畴;采用内容分析法从研究内容、数据来源、研究方法和理论基础四个维度进行开放性编码与归纳,从定性角度构建该学科的范式框架;采用Neo4j图数据库构建了健康信息学各体系要素间的关联路径知识图谱,并对其可行性进行验证。[结论/发现]健康信息学是一个典型的交叉学科,具有学科覆盖面广、交叉性强的特征;人工智能算法应用、用户与信息行为、人机交互系统应用、信息技术的临床应用、信息与知识服务、信息存储与组织、信息检索与系统、文献与信息计量是目前主要的健康信息学研究内容,并以此为核心构建了该学科的范式框架和关联路径知识图谱。[创新/价值]系统总结了健康信息学的学科范畴以及知识体系之间的关联关系,并结合我国健康信息学学科体系的发展规律提供建议。 相似文献
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[目的/意义]从纵向演化与横向区域比较两个维度,探究包括中国在内的65个"一带一路"沿线国家的科研合作情况,为我国与沿线国家开展科研合作和政策制定提供参考。[方法/过程]以Web of Science核心合集作为数据来源,抓取65个国家20年间近240万条学术论文的跨国合作数据;使用社会网络分析方法,构建"一带一路"沿线国家的论文合著网络。然后从网络整体、核心国家、科研小团体三方面分析该网络现状及演化过程,并对核心国家之间的主要科研合作内容进行探究。[结果/结论]整体来看,合作网络的密度呈波动上升的趋势,这说明国家间的科研合作规模越来越大,但部分国家在科研合作开放程度上表现不佳,在"一带一路"沿线国家中衰弱型和沉睡型国家较多;中国、俄罗斯、波兰、捷克共和国、匈牙利、印度和土耳其的核心度一直较高,合作内容多属物理学及相关学科;除核心国家之外的"一带一路"沿线国家与地理位置上邻近的国家合作较多,东南亚、欧洲、中亚、中东等地区的区域聚集特征比较明显。 相似文献
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[目的/意义] 分析国内互联网搜索数据和我国流感疫情的相关性,探讨利用搜索数据辅助流行病监测的应用可能,为相关搜索引擎和疾病防控中心提供参考。[方法/过程] 通过分析百度中文搜索词搜索情况和我国流感活动情况的相关性,选择合适的搜索关键词,构建并比较一元线性回归、多元线性回归、主成分回归及人工神经网络模型,选出最优模型;引入官方发布的流感监测历史信息,进行模型优化。[结果/结论] 多元线性回归和人工神经网络模型具有更好的拟合优度,其中多元线性回归的精度更高;主成分回归模型在理论上可以减少变量之间的共线性,但实践证明无论是其拟合效果还是监测效果相对于多元回归模型来说都有所下降;历史数据和搜索数据包含的信息具有一定程度的互补性,综合使用两种数据具有最好的监测效果。 相似文献
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[目的/意义] 针对当前我国网络用户的健康信息检索行为, 探索利用中文搜索引擎的健康信息检索规律, 为完善健康搜索引擎和网站建设提供参考。[方法/过程] 基于搜狗搜索引擎的大规模查询日志, 采用日志挖掘的方法, 从查询行为和点击行为两个角度对网络用户的健康信息检索行为进行研究。查询行为的研究指标包括会话层(会话长度、用户重复查询), 查询串层(查询串长度、重复查询)和词项层(高频词汇, 主题分类);点击行为的研究指标为点击位置和点击内容。[结果/结论] 健康相关查询的重复率较高, 提示相关网站可缓存高重复率查询串的返回结果;大众关注的热点领域为疾病、保健、母婴、医疗机构与美容整形, 提示网站的导航设计注意导航方向;用户更偏爱使用问答型平台, 提示网站设计者应更加关注与用户间问答型的互动模式。 相似文献
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[目的/意义]从研究成果中抽取数据线索,进而构建针对特定主题的数据索引,有助于提升研究者查找数据的全面性。[方法/过程]以社会科学领域所有学科中文核心期刊中关于“COVID-19”论文的题录信息为例,分三步进行了探索。(1)随机抽取1000篇摘要进行人工标注,然后以此为基础使用自适应增强等模型训练分类器,进而使用分类器识别出使用了数据的论文。(2)从使用数据的论文摘要中标注出数据线索实体,进而使用隐马尔可夫、长短期记忆网络等模型进行实体识别。(3)使用Neo4j数据库,基于抽取出的数据线索与题录中的其他信息构建知识图谱。[结果/结论]在判断论文是否使用了数据的任务中,自适应增强模型的F1值最高,达到0.869。在数据线索实体识别任务中,隐马尔可夫模型的F1值最高,达到0.805。由抽取出的数据线索与论文关键词、作者、期刊等信息融合构建的知识图谱能够实现基于主题词查找数据线索、基于数据线索查找其他信息等应用。 相似文献
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[目的/意义] 视频评论是在线教育视频中用户交互的重要途径。分析在线视频不同评论方式中用户的行为差异对于理解用户行为规律,并促进视频平台评论功能的设计与优化具有重要意义。[方法/过程] 文章搜集Bilibili网站200个在线教育视频的弹幕与传统评论数据,结合定量统计分析和定性内容分析方法,从视频特征、用户特征和评论内容特征三方面比较用户弹幕与传统评论行为的异同。[结果/结论] 弹幕有利于提升用户的参与感,增长活跃周期,能更好地支持用户与视频内容的实时互动;传统评论可有效支持用户之间的直接互动,并帮助其开展深层次的知识交流。二者应充分结合,相互补充,提高用户在线学习的互动性和参与感。 相似文献
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【目的/意义】以微博为代表社交媒体是智库利用新媒体提高社会影响力、扩大知识服务范围的重要渠道。 【方法/过程】以8家中国智库的新浪微博为例,采用Python爬虫工具共搜集到65209条智库微博数据,从微博活跃 度和社会关注度分析智库微博的基本特征;基于LDA模型,从主题类别、主题活跃度、主题传播力分析智库微博的 主题特征,并通过系统分析揭示中国智库微博内容的主题特点。【结果/结论】中国智库微博的内容原创性较强,但 对其应用的重视程度不够,社会关注度严重不足;微博的主题类别与智库的专业定位密切相关;“经济政策与创新 发展”是智库微博的核心主题;“一带一路与合作发展”是智库微博的热门议题;“会议资讯与成果发布”主题尚未得 到智库的广泛重视。新媒体时代,中国智库应高度重视微博微信等社交媒体的应用,以公众需求为导向提高社会 关注度,并通过树立智库专家的媒体形象和及时传播智库的知识成果,不断提升其社会影响力。 相似文献