基于电子病历的知识图谱构建研究

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电子病历(Electronic Medical Records,EMR)是信息化医疗健康服务的产物之一,是采用电子设备(计算机、健康卡等)保存、管理、传输和重现的数字化的病人医疗记录。电子病历中包含着大量的医学事实,但其文本结构复杂多样,文本词汇专业性强、可读性差,从中自动化的抽取信息较为困难。随着国内电子病历的大量积累,利用自然语言处理技术从大量电子病历中自动化的获取、整合有效的医疗信息具有重要意义。本文主要工作是运用自然语言处理技术研究基于电子病历的医疗知识图谱构建,具体研究内容包括下面两个部分
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燃料电池是一种可直接将燃料的化学能转化为电能的能源装置,绿色环保且有较高的发电效率。固体氧化物燃料电池(SOFC)作为燃料电池中的一种,凭借其效率高、燃料可适用范围广等特点,在区域供电等领域拥有广泛的应用前景。我国生物质气资源广且可再生,对生物质气体的利用也成为了时下关注的热点。固体氧化物燃料电池直接利用生物质气发电,将生物质气与固体氧化物燃料电池相结合是一种新型的燃料电池供电方式。生物质气SOF
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