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摘要:
针对电子病历中疾病诊断文本同义词识别和命名标准化问题,提出了一种自适应的文本聚类方法.首先提出了一种新的基于集合的文本相似性度量算法;然后采用基于相似度分布的文本聚类算法实现同义文本识别,该算法能够自动确定类簇个数;最后采用基于序列模式的中心概念提取算法实现了疾病命名的标准化,同时对聚类簇进行合并和优化,进一步提升了聚类的准确性.测试结果表明,所述方法具有较高的准确率和聚类效率,在病历文本的预处理、分类和分析中具有广泛意义.
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文献信息
篇名 一种面向医学短文本的自适应聚类方法
来源期刊 东北大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 聚类分析 相似性度量 频繁序列模式 电子病历 相似度分布
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目 信息与控制
研究方向 页码范围 19-23
页数 5页 分类号 TP391
字数 4330字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-3026.2015.01.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵大哲 东北大学医学影像计算教育部重点实验室 69 736 13.0 23.0
5 刘积仁 36 78 3.0 8.0
6 栗伟 东北大学医学影像计算教育部重点实验室 10 108 4.0 10.0
7 许洪涛 2 10 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类分析
相似性度量
频繁序列模式
电子病历
相似度分布
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东北大学学报(自然科学版)
月刊
1005-3026
21-1344/T
大16开
沈阳市和平区文化路3号巷11号东北大学267信箱
8-120
1955
chi
出版文献量(篇)
7966
总下载数(次)
12
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