[发明专利]一种基于词义加权TF-IDF疾病表征词提取方法在审
| 申请号： | 202110915839.8 | 申请日： | 2021-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN113807090A | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 余肖生;沈胜;张合欢 | 申请（专利权）人： | 三峡大学 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/284;G06F40/216;G06F40/30;G16H10/60 |
| 代理公司： | 武汉高得专利代理事务所(普通合伙) 42268 | 代理人： | 杨如增 |
| 地址： | 443002 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于词义加权TF‑IDF疾病表征词提取方法，包括以下步骤：(1)数据预处理；(2)结合电子病历特点，构建本地任务词库；(3)计算文本词义特征加权权重值；(4)统计词频，计算逆文档频率，形成TF‑IDF计算模型，并将词义权重引入模型；(5)模型运行，获取疾病表征词。该基于词义加权TF‑IDF疾病表征词提取方法与传统的TF‑IDF模型相比，本发明提出的技术方案引入了词义加权以提升关键语义信息词的“重要性”，通过词义加权的方式对文本的词频信息进行扰动，提高了模型对电子病历文本中疾病表征词的提取性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 词义 加权 tf idf 疾病 表征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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