【摘 要】
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目的：分词和关键词提取，是中文自然语言处理的基础，本文通过对中文电子病历文档的分词和关键词提取研究，为电子病历结构化研究提供条件[1]。对象：从省内某三甲医院电子病历系统中导出的170份肾内科电子病历的现病史部分，约为59000个中文字。过程与方法：选择分词系统，利用ICTCLAS系统作为研究工具，通过加入医学专业词典以及一些必要的调整和人工干预，提高其在医学领域的分词准确率。结果：采用本方法的处
【机 构】
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中南大学湘雅医学院医药信息系,410000,湖南省长沙市桐梓坡路172号 中南大学湘雅二医院信息科
【出 处】
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2012中华医院信息网络大会暨第五届中美医院信息化论坛
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目的：分词和关键词提取，是中文自然语言处理的基础，本文通过对中文电子病历文档的分词和关键词提取研究，为电子病历结构化研究提供条件[1]。对象：从省内某三甲医院电子病历系统中导出的170份肾内科电子病历的现病史部分，约为59000个中文字。过程与方法：选择分词系统，利用ICTCLAS系统作为研究工具，通过加入医学专业词典以及一些必要的调整和人工干预，提高其在医学领域的分词准确率。结果：采用本方法的处理，分词系统对现病史的分词准确率有了显著提高，达到90％。结论：以170份的现病史做样本进行研究，结果基本达到预期，若扩大样本容量，其结果能达到或高于本研究的结果，有一定的推广意义。
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