醫(yī)療保健意識的增強以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,促使越來越多人愿意花更長時間在網(wǎng)上探索多元化的醫(yī)療健康信息。目前在線醫(yī)療信息的獲取方式主要分為兩種:一是依靠搜索引擎,這種雖然簡單快速,但對于非醫(yī)療專業(yè)人員,在查找、理解等方面仍有較大困難;二是通過健康門戶網(wǎng)站,這種雖然提供了患者咨詢平臺,但由于醫(yī)生時間、精力有限,往往無法及時回復。此時,醫(yī)療自動問答系統(tǒng)便應(yīng)運而生,而其中疾病推斷由于無法直接通過知識庫來解決,則是醫(yī)療自動問答的最大絆腳石,因此一個有效的疾病輔助診斷方法是克服障礙的關(guān)鍵,論文正以此作為研究重點�？紤]醫(yī)療問答數(shù)據(jù)的特點,論文先通過癥狀識別來強化特征,在此基礎(chǔ)上再進行疾病輔助診斷,為更有針對性,以骨科咨詢作為研究對象。針對骨科咨詢中癥狀識別的難點,論文采用“先小后大”、“先分后合”的思想,并根據(jù)其癥狀實體的構(gòu)成模式,首先融合詞性特征、后綴特征及深度特征來識別基本癥狀以確定癥狀實體位置,然后利用構(gòu)成模式的詞性進行增量迭代來確定癥狀實體邊界以識別癥狀實體,最后通過合并每一問句中識別得到的所有癥狀實體完成完整的癥狀識別。實驗結(jié)果表明,論文提出基于詞性增量迭代的方法進行醫(yī)療問答中骨科癥狀識別,... 

【文章來源】：昆明理工大學云南省

【文章頁數(shù)】：91 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)

昆明理工大學碩士學位論文20圖2.2基于門控循環(huán)單元的雙向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)2.5本章小結(jié)本章介紹了論文中用到的關(guān)鍵技術(shù)，主要包括文本預(yù)處理、特征工程、多標簽分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)四個方面的內(nèi)容。本章中所介紹的技術(shù)方法均是后續(xù)章節(jié)需要采用的，并在具體的運用過程中，結(jié)合不同任務(wù)需求，對相應(yīng)方法技術(shù)進行適當改進。

第三章醫(yī)療自動問答系統(tǒng)架構(gòu)概述23圖3.1醫(yī)療自動問答系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程3.3醫(yī)療自動問答系統(tǒng)整體架構(gòu)論文醫(yī)療問答系統(tǒng)主要利用Python編程語言，及其Web開源框架Django10等實現(xiàn)，其中數(shù)據(jù)庫采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL。系統(tǒng)的整體架構(gòu)如下圖3.2所示，而圖中陰影部分為論文所做工作，其中疾病輔助診斷為主要研究點。為實現(xiàn)3.2小節(jié)的業(yè)務(wù)流程，系統(tǒng)在功能結(jié)構(gòu)上主要分為：問題高級理解、任務(wù)分配、直接答案生成、西醫(yī)輔助診斷、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)管理等六大模塊，各模塊功能簡10https://www.djangoproject.com/

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于隱馬爾科夫模型詞性標注的研究[D]. 牛秀萍.太原理工大學 2013
[4]N-gram技術(shù)在中文詞法分析中的應(yīng)用研究[D]. 秦健.中國海洋大學 2009
[5]基于決策樹中文文本分類技術(shù)的研究與實現(xiàn)[D]. 苑擎飏.東北大學 2008
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本文編號：3030992