面向中医临床现病史文本的命名实体抽取方法研究

• 作者: 周雪忠 张润顺 李晓东 袁玉虎
• 来源期刊: 世界科学技术-中医药现代化
• 学科: 医学
• 关键词: 中医临床病历 现病史 条件随机场 特征模板 命名实体抽取
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 专题讨论二:真实世界临床数据处理与分析
• 页码范围: 70-77
• 页数: 8页
• 分类号: R29
• 字数: 5227字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11842/wst.2017.01.010

摘要

目的:中医临床病历作为重要的临床数据,以文本的形式记录了医生和患者交互的整个过程.目前,在大数据的背景下,针对临床病历所涵盖的主体问题信息如现病史的分析利用相关研究仍有所欠缺.因此,本文针对中医临床病历中的现病史部分展开症状术语抽取方法研究,为临床病历的进一步使用奠定基础.方法:首先通过随机挑选与专家审核的方式获得了12 367份现病史数据,按照疾病种类分成了两组实验,其中糖尿病组包含了4 838份数据,脾胃病组7 529份数据,以及合并后的混合组12 367份数据.并整理出了一份涵盖22 996个词的症状术语字典.然后选取滑动窗口特征、词的前后缀特征、词典特征等5种特征模板,使用CRFs模型开展症状术语命名实体抽取实验.结果:在实验结果评价标准(准确率、召回率和F1值)上的表现:在开放测试上的评价结果为(0.83、0.8、0.82)、(0.9、0.9、0.89)和(0.88、0.87、0.87);在十重交叉验证上的评价结果为(0.83、0.82、0.83)、(0.95、0.95、0.95)和(0.93、0.92、0.92).结论:CRFs模型作为一种优秀的序列标注算法,适用于现病史文本的症状术语命名实体抽取任务.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周雪忠	北京交通大学计算机与信息技术学院	53	1039	17.0	31.0
3	张润顺		62	902	15.0	28.0
4	李晓东		62	399	10.0	17.0
7	袁玉虎	北京交通大学计算机与信息技术学院	2	9	2.0	2.0