基于CRF与RUTA规则相结合的卒中入院记录医学实体识别及应用
： 【目的】研究针对非结构化临床电子病历的自然语言处理模型的构建和优化，并利用该模型对江西 省医疗大数据平台中卒中病人的病历进行结构化数据提取。【方法】从江西省医疗大数据平台中随机筛选500份 2011-2016年的卒中病人入院记录，根据临床科研的实际需求构建了脑卒中专科病人的命名实体标注体系和命 名实体标注语料库，利用该语料库构建基于CRF以及RUTA规则的命名实体抽取模型，并通过调整RUTA规则以 及参数提升识别准确率。【结果】经五折交叉验证，该模型的医学命名实体的抽取准确率0.960，召回率0.916，F- score 0.939，利用该抽取模型对大数据平台中10 295份脑卒...
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| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Editorial Office of Journal of Sun Yat-sen University
2018-01-01
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| Series: | Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://xuebaoyx.sysu.edu.cn/zh/article/43569520/ |
| Tags: |
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