基于朴素贝叶斯和word2vec的中医电子病历文本信息抽取

• 作者: 刘一斌 叶辉 易珺 曹东
• 来源期刊: 世界科学技术-中医药现代化
• 关键词: 朴素贝叶斯 word2vec 中医电子病历 信息抽取
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 专题讨论三:中医药数据应用|Thematic Dicussion Ⅲ:Application of Chinese Medicine Data
• 页码范围: 3563-3568
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.11842/wst.20181226003

摘要

目的 本文主要讨论如何用机器学习算法对非结构化的中医电子病历文本进行信息的分类抽取,抽取出症状、处方、治法等有用信息.方法 先将电子病历文本进行分词,然后进行标签标注,采用朴素贝叶斯和word2vec算法训练形成模型,最后进行模型测试.结果 实验结果表明,该算法模型的信息抽取查准率可达80％以上.结论 该研究在中医电子病历文本信息抽取领域做出了初步探索,为进一步进行中医药领域的数据挖掘和科研工作提供了良好的基础.