机器学习在远程医疗中文分类中的应用

• 作者: 朱海云 柏挺 程凌 龚宏伟
• 来源期刊: 中国数字医学
• 学科: 医学
• 关键词: 远程医疗 特征选择 机器学习 文本分类 网络挖掘
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 远程医疗与教学
• 页码范围: 79-82,108
• 页数: 5页
• 分类号: TP399|R319
• 字数: 1808字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2017.03.029

摘要

目的:研究朴素贝叶斯和贝叶斯网络算法在中文文档分类中的应用价值,从而提高机器学习算法在远程医疗中的作用.方法:通过对于上述两种算法在中文语料库的分类测试,按照不同的分类标准(F1-测量,精度和召回率分析)实现综合比较.结果及结论:基于六个类别10629个网络文本文件的实验结果,精度可以达到96%.实验结果同时显示贝叶斯网络的性能总优于朴素贝叶斯方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程凌	南非约翰内斯堡金山大学电气与信息工程学院	1	1	1.0	1.0