下载文档原格式
中医语义词语料库
中医语义词语料库是一个集合了大量中医相关术语、概念、理论和知识的数据库。
这个语料库致力于整理和存储中医领域的专业词汇，以便于研究、教学、以及中医爱好者查阅和使用。
中医语义词语料库的内容丰富多样，涵盖了中医的各个方面。
它包括了中医的基本理论，如阴阳五行、脏腑经络、气血津液等；中医的诊断方法，如望闻问切四诊法；中医的治疗方法，如中药、针灸、推拿等；以及中医对某些疾病的认识和治疗方法。
此外，语料库还包含了中医的经典著作、历代名医的医案和经验，以及现代医学对中医的研究成果等内容。
中医语义词语料库的建立对于推动中医学科的发展具有重要意义。
首先，它为中医研究提供了基础性的数据支持，有助于研究者深入挖掘中医的理论和实践。
其次，语料库为中医教学提供了丰富的教学资源，帮助学生更好地理解和掌握中医知识。
最后，语料库也为中医爱好者提供了一个便捷的查阅平台，让他们能够更加方便地了解和学习中医。
在构建中医语义词语料库的过程中，需要注意一些问题。
首先，要保证语料库的准确性和权威性，避免出现错误或误导性的信息。
其次，要注重语料的更新和维护，及时添加新的中医术语和研究成果。
最后，要关注语料库的可扩展性和开放性，以便于其他研究者或机构能够方便地接入和使用。
总之，中医语义词语料库是一个重要的中医知识资源平台，它为中医学科的发展提供了有力的支持。
随着科技的不断进步和中医研究的深入发展，相信这个语料库将会越来越完善、越来越丰富。
中文医学文档分词及关键词提取研究陈衡①黄刊迪②①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②中南大学湘雅二医院信息科，410011，湖南省长沙市桐梓坡路172号摘要目的：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。
关键词电子病历结构化电子病历自然语言处理分词一份完整的电子病历所包含的内容很多，如一般项目、主诉、现病史、既往史、家族史、检查报告等，其中现病史、既往史、家族史等则大部分为叙述性信息，这一类的内容均为叙述性的描述，结构化的难度大、工作量也大，本论文选取现病史作为研究对象，研究的结果能推广到对病历中其它叙述性文档的处理。
1 数据描述与整理本文从省内某著名三甲医院的电子病历系统中提取了近两百份电子病历的现病史，经过初步筛选剔除少量数据有残缺等，最后共收集到170份现病史，其中最短的为130个汉字，最长的为1114个汉字，共计59237个字，其中中文字数为55835.对于这170份现病史，本文随机选取其中的150份作为训练样本数据，进行人工标注，剩下的20份则作为测试集。
3名具有医学背景的研究生作为本次人工标注员，标注前经过相关规则讨论，最后根据表1-1的分类对现病史中出现的医学问题进行人工标注。
标注的结果留做构建分词系统的专业词典。
2 研究过程2.1 分词研究2.1.1 分词工具的比较与选择目前网上的分词系统五花八门[2]，如海量智能分词研究版（Hylanda）、ICTCLAS、NEUCSP、 IHIT等。
文本挖掘在中医药中的若干应用研究一、概述随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，文本挖掘技术以其独特的优势，在中医药领域的应用日益广泛。
又称为文本数据挖掘或文本知识发现，是指从大量文本数据中提取出有用信息和知识的过程。
在中医药领域，文本挖掘技术能够实现对古籍医书、现代文献、临床病例等海量文本信息的深度挖掘和有效利用，为中医药的研究和实践提供有力支持。
中医药作为中华民族的传统医学，具有悠久的历史和深厚的文化底蕴。
由于历史原因和传承方式的特殊性，中医药领域的文本数据存在着种类繁多、格式不信息分散等问题，给中医药的研究和应用带来了诸多挑战。
文本挖掘技术的应用，能够有效地解决这些问题，提高中医药信息的利用率和研究效率。
文本挖掘在中医药领域的应用研究主要包括以下几个方面：一是对中医药古籍医书的挖掘与整理，通过提取古籍中的方剂、药性、治法等信息，为现代中医药研究提供历史依据和理论支持；二是对现代中医药文献的挖掘与分析，通过发现文献中的研究热点、趋势和规律，为中医药研究的深入发展提供思路和方向；三是对临床病例的挖掘与利用，通过提取病例中的症状、体征、治法等信息，为中医药临床实践提供有益的参考和借鉴。
文本挖掘技术在中医药领域的应用研究具有广阔的前景和重要的实践意义。
通过深入挖掘和分析中医药文本数据中的有用信息和知识，我们可以更好地传承和发展中医药事业，为人类健康事业做出更大的贡献。
1. 文本挖掘技术的概述又称文本数据挖掘或文本知识发现，是指从大量非结构化的文本数据中提取有用信息和知识的过程。
它结合了计算机科学、统计学、语言学等多个学科的理论和方法，旨在通过自动化或半自动化的方式，对文本内容进行深度分析和理解。
在文本挖掘中，常用的技术包括文本预处理、特征提取、文本分类、聚类分析、情感分析以及关联规则挖掘等。
文本预处理是文本挖掘的基础步骤，包括分词、去停用词、词性标注等，以便将原始文本转化为计算机能够理解和处理的形式。
浅谈中医药语义网的智应用研究论文•相关推荐浅谈中医药语义网的智应用研究论文在各领域中，大家一定都接触过论文吧，论文是对某些学术问题进行研究的手段。
写起论文来就毫无头绪？下面是小编收集整理的浅谈中医药语义网的智应用研究论文，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
1.语义网技术概述新兴的语义网(Semantic Web)技术能实现各种数据资源的互联互通和全球共享，支持机器推理、知识发现和智能问答等智能方法，为实现中医药领域的智能系统提供了理想的基础设施。
语义网对万维网(World Wide Web)的架构进行了系统性的扩展，使其支持结构性数据的发表、共享和关联，从而提升万维网的有序性和智能性。
语义网将是一个机器可理解、人与机器共享的智能信息空间。
近年来，人们已开始利用语义网技术，在万维网上发表开放性的数据集，逐渐形成了一个相互连通的巨型数据集，被称为“关联数据”(Linked Data)。
其核心特征是通过语义链接(Semantic Link)将数据集互联起来。
语义链接能明确表达不同领域的概念之间的关联关系，辅助用户对各种数据进行便捷的浏览和分析，在不同的数据集之间进行连贯的跳转。
关联数据将催生出能在互联网上进行浏览、编辑和互动的机器，它们被称为“智能代理”(IntelligentAgent )。
智能代理将在人类主人的指令下，代表主人在语义网上活动，辅助主人解决各种问题。
它们能够根据主人预设的命令、偏好和约束，搜寻相关的信息资源，揭示各种事物之间错综复杂的关系，发现有意义的模式和规则。
近年来基础科学的进展，尤其是描述逻辑和推理等领域的突破，使得在万维网上实现智能代理成为可能。
语义网和智能代理将在机器推理、智能问答、信息抽取和知识发现等智能应用中发挥核心作用。
2.中医药智能系统的应用背景循证医学的理念是在医疗保健的决策中，以有意识、明确、严谨的方式使用现有的最佳证据，循证保健服务的成功倚重于最佳证据的可及性。
术语提取的常见方法
术语提取是自然语言处理中的一个重要任务，旨在从文本中识别和提取专业领域的术语。
以下是几种常见的术语提取方法：
基于规则的方法：这种方法依赖于人工制定的规则来识别术语。
这些规则可以基于词形、词义、句法、语义等特征。
然而，这种方法需要大量的人工工作和领域知识，且对于不同的领域或不同的文本，规则可能需要进行调整。
基于统计的方法：这种方法利用统计模型来识别术语。
例如，通过分析词频、词形变化、上下文信息等特征，训练模型来预测可能的术语。
这种方法相对自动化，但需要大量的训练数据，且效果取决于特征的选择和模型的训练。
基于深度学习的方法：随着深度学习技术的发展，许多研究者开始利用神经网络来进行术语提取。
例如，使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或Transformer等模型，可以捕捉文本中的上下文信息和词义信息，从而更准确地识别术语。
深度学习方法通常需要大量的训练数据和计算资源，但其效果较好，尤其在处理复杂的文本时。
混合方法：结合上述多种方法进行术语提取。
例如，可以结合基于规则的方法和基于统计的方法，或者结合基于统计的方法和基于深度学习的方法。
混合方法通常可以取长补短，提高术语提取的准确率和泛化能力。
在实际应用中，选择哪种方法取决于具体需求、数据量、计算资源和领域知识等因素。
同时，对于任何方法，都需要进行适当的调整和优化，以适应特定的任务和数据。
中医临床症状信息自动抽取与编码方法探究引言：中医作为中国传统医学的重要组成部分，以综合分析和辨证施治的特点而有名。
在中医临床诊疗过程中，症状信息的收集和分析是分外重要的。
然而，由于传统中医文献屡屡文字繁复、隐晦且缺少系统化描述，使得症状信息的提取和编码变得困难。
因此，本文旨在探讨中医临床症状信息自动抽取与编码的方法，以提高中医病历数据的利用效率和临床决策的科学性。
一、中医临床症状信息特点分析中医临床症状信息具有以下特点：一是症状描述复杂。
中医的症状描述往往包括多种表述，如“身痛如裂，舌绛舌苔黄糙”；二是症状之间互相关联。
中医病症往往是多个症状的综合表现，症状之间的关联干系需要在提取和编码过程中得到充分思量；三是症状多元化。
同一个病症在不同人体体质和环境条件下，表现出不同的症状特点，因此，症状的多元化表现务必被充分思量。
二、中医临床症状信息自动抽取方法在中医临床症状信息的自动抽取过程中，可以接受自然语言处理技术和机器进修算法相结合的方法来实现。
起首，通过文本分析技术，将中医文献中的症状信息进行识别和提取。
基于规则的方法可以利用现有的医学知识和规则进行症状信息的抽取，但其局限性在于难以处理复杂症状的描述。
此外，基于统计的方法可以通过频次分析和概率模型来提取症状信息，但其不足之处是需要大量的标注数据和病例样原本进行模型训练。
基于深度进修的方法可以通过网络结构和优化算法来识别和提取病症信息，具有较高的准确性和灵活性。
三、中医临床症状信息编码方法中医临床症状信息的编码是将其转化为结构化的数据，便利后续的存储、查询和分析。
在中医病历数据的编码过程中，可以接受统一的标准进行编码，如西医的ICD-10编码系统。
同时，为了适应中医临床症状信息的特点，还需要制定中医症状编码标准，建立中医症状的分类体系和编码规则。
症状编码需要思量到不同病症的特点和临床诊断的需要，使得症状信息更加准确、可靠和易于理解。
结论：中医临床症状信息的自动抽取和编码是中医信息化进步的重要方向之一。
基于批数据过采样的中医临床记录四诊描述抽取方法
王亚强;李凯伦;舒红平;蒋永光
【期刊名称】《中文信息学报》
【年(卷),期】2024(38)2
【摘要】中医临床记录四诊描述抽取对中医临床辨证论治的提质增效具有重要的应用价值,然而该任务尚有待探索,类别分布不均衡是该任务面临的关键挑战之一。
该文围绕中医临床记录四诊描述抽取任务展开研究,首先构建了中医临床四诊描述抽取语料库;然后基于无标注的中医临床记录微调通用预训练语言模型实现该模型的领域适应;最后利用小规模标注数据,采用批数据过采样算法,完成中医临床记录四诊描述抽取模型的训练。
实验结果表明,该文提出的抽取方法的总体性能均优于对比方法,并且与对比方法的最优结果相比,该文方法将少见类别的抽取性能F1值平均提升了2.13%。
【总页数】11页(P121-131)
【作者】王亚强;李凯伦;舒红平;蒋永光
【作者单位】成都信息工程大学软件工程学院;成都信息工程大学数据科学与工程研究所;成都信息工程大学软件自动生成与智能服务四川省重点实验室;成都中医药大学基础医学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于聚类的全自动网页数据记录抽取方法
2.一种基于历史记录的网络流量数据采样方法
3.基于高置信度伪标签数据选择算法的临床事件抽取方法
4.基于儿科病例四诊资料数据挖掘探讨中医证素辨证方法
5.基于中医临床数据的症状信息自动抽取技术研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
面向中医临床现病史文本的命名实体抽取方法研究袁玉虎;周雪忠;张润顺;李晓东【期刊名称】《世界科学技术-中医药现代化》【年(卷),期】2017(019)001【摘要】目的:中医临床病历作为重要的临床数据,以文本的形式记录了医生和患者交互的整个过程.目前,在大数据的背景下,针对临床病历所涵盖的主体问题信息如现病史的分析利用相关研究仍有所欠缺.因此,本文针对中医临床病历中的现病史部分展开症状术语抽取方法研究,为临床病历的进一步使用奠定基础.方法:首先通过随机挑选与专家审核的方式获得了12 367份现病史数据,按照疾病种类分成了两组实验,其中糖尿病组包含了4 838份数据,脾胃病组7 529份数据,以及合并后的混合组12 367份数据.并整理出了一份涵盖22 996个词的症状术语字典.然后选取滑动窗口特征、词的前后缀特征、词典特征等5种特征模板,使用CRFs模型开展症状术语命名实体抽取实验.结果:在实验结果评价标准(准确率、召回率和F1值)上的表现:在开放测试上的评价结果为(0.83、0.8、0.82)、(0.9、0.9、0.89)和(0.88、0.87、0.87);在十重交叉验证上的评价结果为(0.83、0.82、0.83)、(0.95、0.95、0.95)和(0.93、0.92、0.92).结论:CRFs模型作为一种优秀的序列标注算法,适用于现病史文本的症状术语命名实体抽取任务.【总页数】8页(P70-77)【作者】袁玉虎;周雪忠;张润顺;李晓东【作者单位】北京交通大学计算机与信息技术学院北京 100044;北京交通大学计算机与信息技术学院北京 100044;中国中医科学院中医药数据中心北京 100700;中国中医科学院广安门医院北京 100053;湖北省中医院武汉430061【正文语种】中文【中图分类】R29【相关文献】1.基于条件随机场的中医临床病历命名实体抽取 [J], 刘凯;周雪忠;于剑;张润顺2.面向商务信息抽取的产品命名实体识别研究 [J], 刘非凡;赵军;吕碧波;徐波;于浩;夏迎炬3.面向医学文本的实体关系抽取研究综述 [J], 昝红英;关同峰;张坤丽;奥德玛;穗志方4.基于条件随机场的中医临床医案症状命名实体抽取研究 [J], 高佳奕;刘震;杨涛;谢佳东;史话跃;董海艳;胡孔法5.面向全文本的微观实体抽取及扩散研究 [J], 安欣;徐硕;叶书路;柳力元因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
