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电子病历中包含大量有用的医疗知识,抽取这些知识对于构建临床决策支持系统和个性化医疗健康信息服务具有重要意义。自动分词是分析和挖掘中文电子病历的关键基础。为了克服获取标注语料的困难,提出了一种基于无监督学习的中文电子病历分词方法。首先,使用通用领域的词典对电子病历进行初步的切分,为了更好地解决歧义问题,引入概率模型,并通过EM算法从生语料中估计词的出现概率。然后,利用字串的左右分支信息熵构建良度,将未登录词识别转化为最优化问题,并使用动态规划算法进行求解。最后,在3 000来自神经内科的中文电子病历上进行实验,证明了该方法的有效性。 相似文献
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电子病历中包含大量有用的医疗知识,抽取这些知识对于构建临床决策支持系统和个性化医疗健康信息服务具有重要意义。自动分词是分析和挖掘中文电子病历的关键基础。为了克服获取标注语料的困难,提出了一种基于无监督学习的中文电子病历分词方法。首先,使用通用领域的词典对电子病历进行初步的切分,为了更好地解决歧义问题,引入概率模型,并通过EM算法从生语料中估计词的出现概率。然后,利用字串的左右分支信息熵构建良度,将未登录词识别转化为最优化问题,并使用动态规划算法进行求解。最后,在3 000来自神经内科的中文电子病历上进行实验,证明了该方法的有效性。 相似文献
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随着硬盘记录密度的不断提高.磁头和盘片之间的间隙降低到只有几纳米,因而磁头的动力学特性对于硬盘整体性能的影响尤为重要.在过去几十年中,以Reynolds方程为基础,学者对磁头运动的物理模型进行了广泛的研究.首先介绍了5种常用的磁头运动模型,并进行了比较分析,对国内外的最新研究状况作了介绍,如模型的求解、磁头受力分析和磁头设计.最后,介绍了目前在空气轴承磁头(air bearing slider)研究中面临的主要问题以及对这些问题的看法. 相似文献
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