【摘 要】
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目的针对某三级甲等医院电子病历中的非结构化部分（诊断和病情）,建立多特征融合的条件随机场模型,自动化识别用自然语言描述的电子病历（electronic medical records,EMR）中的疾病
【机 构】
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北京工业大学信息学部,城市轨道交通北京实验室,数字社区教育部工程研究中心,计算智能与智能系统北京市重点实验室
【基金项目】
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北京市教委科研计划面上项目（KM201410005004）资助
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目的针对某三级甲等医院电子病历中的非结构化部分（诊断和病情）,建立多特征融合的条件随机场模型,自动化识别用自然语言描述的电子病历（electronic medical records,EMR）中的疾病和症状,从而实现电子病历信息的结构化存储,以利于电子病历的信息挖掘和统计分析。方法将手动标注的语料库分为训练集和测试集,借助NLPIR工具分割文本,选择CRF＋＋工具进行实验。针对中文电子病历的数据特点,先选取基本特征和相应的特征模板,通过不同上下文窗口的对比实验确定其大小;再分别添加引导词特征和构词结构特征
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