版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、現(xiàn)如今移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和智能終端的發(fā)展越來(lái)越快,已經(jīng)滲透到了社會(huì)的各個(gè)角落,新的醫(yī)療健康信息化服務(wù)模式應(yīng)運(yùn)而生。在這個(gè)人口逐漸老齡化與慢性病并發(fā)、健康管理需求日益增加的社會(huì)背景下,結(jié)合移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和智能終端技術(shù),催生了一批批移動(dòng)醫(yī)療應(yīng)用軟件。人們通過(guò)移動(dòng)醫(yī)療應(yīng)用的信息化服務(wù),隨時(shí)隨地從移動(dòng)設(shè)備得到自己需求的醫(yī)療信息,更加便捷、人性化的幫助人們進(jìn)行健康管理。面對(duì)急劇增長(zhǎng)的互聯(lián)網(wǎng)信息資源,移動(dòng)醫(yī)療信息化服務(wù)必須定位用戶如何獲取即時(shí)有效準(zhǔn)確的醫(yī)療
2、知識(shí)。但是目前移動(dòng)醫(yī)療的應(yīng)用特別是醫(yī)療信息服務(wù)這部分,缺少一定的行業(yè)規(guī)范和專業(yè)性,導(dǎo)致了用戶對(duì)此的信任度處于中等偏下的水平。雖然分類可以在很大程度上解決互聯(lián)網(wǎng)信息雜亂的現(xiàn)象,而當(dāng)前主流的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類算法,在分類的專業(yè)性和層次化方面缺少對(duì)信息的敏感而且容易忽略信息之間的相關(guān)性;另外,在移動(dòng)醫(yī)療領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)應(yīng)用中,這些算法的局限性主要表現(xiàn)在開(kāi)發(fā)周期較長(zhǎng),效率低下等方面。因此,本文對(duì)面向移動(dòng)醫(yī)療應(yīng)用的文本分類算法進(jìn)行了研究,在一定程度上改
3、善移動(dòng)醫(yī)療關(guān)于信息化服務(wù)模塊的質(zhì)量。
在本文中,我們構(gòu)建單一主題領(lǐng)域的主題詞表,結(jié)合詞共現(xiàn)語(yǔ)言模型,通過(guò)主題詞表的語(yǔ)義關(guān)系網(wǎng)絡(luò),挖掘詞匯與主題詞的語(yǔ)義相似度,實(shí)現(xiàn)單一領(lǐng)域的自動(dòng)文本分類。本文的研究重點(diǎn)就是如何從網(wǎng)絡(luò)資源中抽取有效的信息并分類,以及語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的建立和可視化的實(shí)現(xiàn)。
本文的研究?jī)?nèi)容主要有以下三個(gè)方面:
在某一領(lǐng)域主題下的語(yǔ)料庫(kù)中提取領(lǐng)域主題詞。首先,研究分析了影響文本詞匯成為主題詞的多種因素;隨后
4、經(jīng)過(guò)切分拼接詞的預(yù)處理、三級(jí)過(guò)濾機(jī)制,最后根據(jù)多權(quán)重值的評(píng)分排序來(lái)提取領(lǐng)域主題詞。
建立領(lǐng)域主題詞表,并將詞間錯(cuò)綜交織的語(yǔ)義關(guān)系網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出來(lái)。主要通過(guò)主題詞間語(yǔ)義關(guān)系的研究,以領(lǐng)域主題詞集作為其構(gòu)成元素,分析主題詞之間和修飾詞之間的內(nèi)聯(lián)關(guān)系,以及主題詞與修飾詞之間的相關(guān)關(guān)系,構(gòu)建交織的語(yǔ)義關(guān)系網(wǎng)絡(luò),并實(shí)現(xiàn)可視化。
提出一種基于詞共現(xiàn)語(yǔ)言模型的文本分類算法。算法的主要思想是結(jié)合構(gòu)建的主題詞表,分析文檔特征詞與主題詞之間
5、的相似度,來(lái)映射文檔與類別的相似度,實(shí)現(xiàn)文本的分類。將相似度分成兩部分計(jì)算:主要部分通過(guò)主題詞與文本表示模型之間的共現(xiàn)度來(lái)評(píng)估;而修飾詞與文本表示模型相似度部分采用平滑構(gòu)建方法,作為輔助矯正參數(shù),使得分類在一定程度上具有更強(qiáng)的語(yǔ)義相關(guān)性。最后經(jīng)過(guò)系統(tǒng)的測(cè)試,其分類性能保持在較高水平,相較于SVM算法,本算法的平均準(zhǔn)確率提高了2%,尤其是在專業(yè)性類別的準(zhǔn)確率明顯更好。本算法針對(duì)于移動(dòng)醫(yī)療應(yīng)用,在效率化、專業(yè)化和智能化方面有比較明顯的提升,
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 面向網(wǎng)絡(luò)知識(shí)服務(wù)的醫(yī)療信息分類方法.pdf
- 面向CRM的分類算法及應(yīng)用研究.pdf
- 面向中文資訊文本的分類算法研究及應(yīng)用.pdf
- 面向移動(dòng)商務(wù)環(huán)境的高效自動(dòng)信任協(xié)商算法與協(xié)議研究.pdf
- 面向移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的文本分類技術(shù)應(yīng)用研究.pdf
- 自動(dòng)指紋分類算法的研究.pdf
- 面向?qū)I(yè)主題的分類算法研究.pdf
- 面向海量文本的分類算法研究.pdf
- 面向移動(dòng)學(xué)習(xí)的知識(shí)服務(wù)研究.pdf
- 面向自動(dòng)修復(fù)的缺陷分類方法研究.pdf
- 紋理圖像自動(dòng)分類算法研究.pdf
- 面向圖像分類的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法研究.pdf
- 基于細(xì)胞自動(dòng)機(jī)的分類算法的研究及應(yīng)用.pdf
- 面向大數(shù)據(jù)的Lazy關(guān)聯(lián)分類算法研究.pdf
- 面向GIDS的高速網(wǎng)絡(luò)報(bào)文分類算法研究.pdf
- 自動(dòng)文本分類算法研究.pdf
- 面向移動(dòng)設(shè)備云的任務(wù)調(diào)度算法研究.pdf
- 面向自動(dòng)問(wèn)答的短問(wèn)題分類研究.pdf
- 粒計(jì)算分類知識(shí)發(fā)現(xiàn)算法及其應(yīng)用.pdf
- 面向移動(dòng)終端的軟件自動(dòng)化測(cè)試系統(tǒng)研究與應(yīng)用.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論