【摘 要】
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中医临床病历是中医重要的科研数据资源,但目前临床病历仍以文本为主要表达形式,对病历数据深入分析的前提是进行结构化信息抽取,而命名实体抽取是其基础性步骤。针对中医临
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室,中国中医科学院广安门医院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61105055,81230086);国家“863”计划基金资助项目(2012AA02A609);中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(K13JB00140)
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中医临床病历是中医重要的科研数据资源,但目前临床病历仍以文本为主要表达形式,对病历数据深入分析的前提是进行结构化信息抽取,而命名实体抽取是其基础性步骤。针对中医临床病历的命名实体,如症状、疾病和诱因等的抽取问题,通过手工标注的413份病历数据（以中文字为特征）与4类特征模版,将条件随机场（CRF）、隐马尔科夫模型（HMM）和最大熵马尔科夫模型（MEMM）用于中医病历命名实体抽取的实验,并进行比较分析。结果表明,结合合适的特征模版,CRF命名实体抽取方法取得了较好的性能,F1值的症状达到0.80,疾病名称达
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