非结构化电子病历关系抽取的机器学习

• 作者: 倪晓华
• 来源期刊: 中国数字医学
• 学科: 医学
• 关键词: GATE 关系抽取 电子病历 机器学习
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 应用交流
• 页码范围: 104-106
• 页数: 3页
• 分类号: R319
• 字数: 4930字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2017.06.034

摘要

目的:实现电子病历(EMR)病程记录中关系抽取的机器学习.方法:利用文本工程通用框架(GATE)的应用实例组件批处理学习进程资源(Batch learning Process Resource)进行机器学习.结果:机器学习关系抽取的结果符合预期要求,具有较好的实用性.结论:利用Batch learning PR可以在EMR大段文章中快速自动获取所需的关系信息.