中医医案是重要的知识资源,包含着丰富的临床经验,这些经验知识多以文献的形式记录并传播。对中医文本医案进行深入研究并整理医案中的知识,可为中医的知识发现提供有效的数据来源。本文主要工作是利用计算机对信息的分类与抽取技术对医案信息进行针对性处理,最终以结构化的形式将处理结果储存到数据库或文件中,并对结构化的结果进行挖掘以发现中医的用药规律。本文所采用的方法涉及中文分词、基于条件随机场的命名实体识别以及数据挖掘中的Apriori算法。具体来讲,本文主要从以下几项内容展开工作：(1)对文本医案使用中文分词技术,对文本医案进行半结构化处理,为中医知识获取信息化平台的建设提供基础支持。(2)使用条件随机场对中医命名实体进行识别。(3)从中医学文本的研究角度出发,使用Apriori算法对数据进行挖掘,帮助医学研究者从中医医案中自动获取知识与规律。(4)介绍已编制相关软件,为中医学者们的进一步研究提供一个可用的辅助工具。本文选用丁书文教授、陈守强教授的医案作为文本对象。使用ICTCLAS中文分词方法进行分词处理,使用开源软件CRF++0.58工具包作为条件随机场模型的实现,使用改进的Apriori算法对数据进行挖掘本文,最后得出如下结论：(1)以目前常用的中医术语作为种子,可大大提高分词的准确性；(2)使用合适的特征模板进行命名实体的识别,可获得对症状、证型、治则、药品名称等术语相对满意的识别结果；(3)从实际应用出发,对处理结果进行数据的挖掘,不断修改分词与识别过程可达到相对满意的挖掘效果。