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中文电子病历中否定术语检出方法研究: 2015年; 对中文电子病历中的否定术语进行检测,可以为非结构化的电子病历文本的概念索引的建立提供依据。对于电子病历中术语的提取,在经典的正向最大匹配算法的基础上,结合互信息,可以有效地避免覆盖性歧义对提取结果的影响;对于否定语义的确定,在基于规则算法的基础上,结合词共现率模型,有效地降低了由于标点录入错误而出现假阳性术语的概率。通过实验表明,本文提出的方法相对于传统的基于规则的算法,阴性结果的预测值提高了6.85%。; 张远鹏董建成钱旦敏蒋葵陈亚兰王理; 关键词：词共现互信息

利用领域关联知识从电子病历中抽取检查数据被引量：2: 2014年; 病历是患者在医院诊断治疗全过程的原始记录，一般情况下病历包含入院记录、病程记录、检查结果、医嘱、手术记录、护理记录等。目前，电子病历正在逐步替代纸质病历，但是由于临床信息的复杂性和灵活性，仍然有大量以自然语言为载体的叙述性文本存在。传统的信息抽取方法一般包括基于规则与统计的2种方法，而本研究中的信息抽取是一种新的方法，利用医学领域关联知识实现对病历文本中医学检查结果的自动抽取。实验结果表明，利用医学领域关联知识可以提高信息抽取的准确度，并且领域关联知识可以被重复利用，具有很好的分享性。; 王理张远鹏董建成; 关键词：电子病历抽取方法临床信息信息抽取

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