【摘要】：去隱私化是2014 i2b2/UTHealth中的一個任務,目的在于識別并移除電子病歷中的隱私信息。本文提出了一種基于支持向量機(SVMs)和條件隨機場(CRFs)雙層分類模型的去隱私化方法,經過預處理將病歷文本進行詞切分(tokenize)處理,并在此基礎上抽取4類特征,訓練SVM模型對隱私信息實體邊界進行劃分并將結果作為特征添加到特征集中,通過CRF訓練多分類器,并通過該分類器對各個類別的隱私信息進行識別。實驗表明雙層分類模型對于隱私信息識別是有效的,結果 F值達到0.9110。
[Abstract]:Deprivacy is a task in 2014 i2b2/UTHealth to identify and remove privacy information from electronic medical records. In this paper, a new method of de-privacy based on support vector machine (SVM) (SVMs) and conditional random field (CRFs) (CRFs) model is proposed. After preprocessing, the medical record text is segmented by word segmentation (tokenize), and on the basis of this, four kinds of features are extracted. The SVM model is trained to partition the entity boundaries of privacy information and the results are added as features to the feature set. The multiple classifiers are trained by CRF and the privacy information of each category is recognized by the classifier. Experiments show that the two-layer classification model is effective for privacy information recognition, and the result F is 0.9110.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學計算機科學與技術學院;
【分類號】：R197.323;TP181

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本文編號：2302458