【摘 要】
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探索适合医学文本的分词方法,为医学数据挖掘和临床决策支持的语义分析奠定基础。分别使用单纯中科院ICTCLAS分词、ICTCLAS+自定义词典、ICTCLAS+统计分词和ICTCLAS+自定义词
【机 构】
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中南大学信息安全与大数据研究院,医学信息研究湖南省普通高等学校重点实验室（中南大学）,湖南省高等学校医学大数据2011协同创新中心,中国科学院成都文献情报中心,中南大学湘雅医院
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探索适合医学文本的分词方法,为医学数据挖掘和临床决策支持的语义分析奠定基础。分别使用单纯中科院ICTCLAS分词、ICTCLAS+自定义词典、ICTCLAS+统计分词和ICTCLAS+自定义词典结合互信息统计分词4种策略,对1 500份出院记录中的病历文本进行分词处理,并从准确率、召回率和综合指标值等3个方面对分词结果进行评价。以人工分词的50份出院记录结果为标准依据,4种分词策略的综合指标值分别为45.77%、58.76%、64.93%和78.06%。结果证实,自定义词典结合基于互信息的统计分词方法,能够有效地对病历中出院记录文本进行分词处理,可以满足临床数据分析的需求,具有良好的推广意义。
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