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基于SVM和CRF双层分类器的英文电子病历去隐私化
基于SVM和CRF双层分类器的英文电子病历去隐私化
作者:
何彬
关毅
程健一
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
电子病历
去隐私化
SVM
CRF
摘要:
去隐私化是2014 i2b2/UTHealth中的一个任务,目的在于识别并移除电子病历中的隐私信息.本文提出了一种基于支持向量机(SVMs)和条件随机场(CRFs)双层分类模型的去隐私化方法,经过预处理将病历文本进行词切分(tokenize)处理,并在此基础上抽取4类特征,训练SVM模型对隐私信息实体边界进行划分并将结果作为特征添加到特征集中,通过CRF训练多分类器,并通过该分类器对各个类别的隐私信息进行识别.实验表明双层分类模型对于隐私信息识别是有效的,结果F值达到0.9110.
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文献信息
篇名
基于SVM和CRF双层分类器的英文电子病历去隐私化
来源期刊
智能计算机与应用
学科
工学
关键词
电子病历
去隐私化
SVM
CRF
年,卷(期)
2016,(6)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
17-19,24
页数
4页
分类号
TP391
字数
3624字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
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1
关毅
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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何彬
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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去隐私化
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CRF
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
智能计算机与应用
主办单位:
哈尔滨工业大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
2095-2163
CN:
23-1573/TN
开本:
大16开
出版地:
哈尔滨市南岗区繁荣街155号(哈工大新技术楼916室)
邮发代号:
14-144
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
6183
总下载数(次)
26
总被引数(次)
14240
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