隨著人們健康管理意識(shí)的提高,人們正在進(jìn)行著積極的自我健康管理。在線健康問(wèn)答社區(qū)為醫(yī)患交流和人們獲取基本健康醫(yī)療知識(shí)提供了途徑。在線健康社區(qū)中囊括了大量的醫(yī)患問(wèn)答。這些問(wèn)答兼具社交媒體數(shù)據(jù)的覆蓋廣,更新速度快,信息良莠不齊,內(nèi)容貼近病患的日常健康管理需要等特點(diǎn)。因此,基于在線健康社區(qū)挖掘的知識(shí)對(duì)于主流的文獻(xiàn)知識(shí)具有互補(bǔ)性,可以發(fā)現(xiàn)最新的健康醫(yī)學(xué)知識(shí)。本文采用尋醫(yī)問(wèn)藥網(wǎng)社區(qū)問(wèn)答數(shù)據(jù),研究如何從在線健康社區(qū)中挖掘健康管理知識(shí),主要包括知識(shí)的自動(dòng)化提取和知識(shí)質(zhì)量的可靠性評(píng)估。具體來(lái)說(shuō),首先以疾病與食材作用關(guān)系為例研究在線健康社區(qū)的知識(shí)自動(dòng)化提取。采取多源詞典匹配進(jìn)行實(shí)體名識(shí)別,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行關(guān)系分類,提取了常見(jiàn)30種疾病與215種食材的作用關(guān)系。實(shí)證顯示模型效果顯著,其F1（兼顧準(zhǔn)確率和召回率的綜合指標(biāo)）為0.80,而人工標(biāo)注的準(zhǔn)確率為0.84,支持向量機(jī)的F1為0.74。在此基礎(chǔ)上,本文對(duì)所抽取知識(shí)的可靠性進(jìn)行評(píng)估。在評(píng)估方法上,文章構(gòu)造了文本特征,時(shí)間特征,問(wèn)答關(guān)聯(lián)性特征,回答者個(gè)人信息特征,搜索引擎驅(qū)動(dòng)的特征,話題特征;采取機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行答案的自動(dòng)化評(píng)價(jià)。實(shí)證發(fā)現(xiàn)這些特征可以顯著... 

【文章來(lái)源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

尋醫(yī)問(wèn)藥網(wǎng)上醫(yī)生回答頁(yè)面

圖 3- 2 關(guān)系提取流程的示意圖Fig.3-2 process diagram of relation extraction食材名識(shí)別提取之前，需要對(duì)文中出現(xiàn)的實(shí)體名進(jìn)行識(shí)別。采取擴(kuò)展辭典與啟料中出現(xiàn)的疾病名稱和中藥名稱。

句子的向量化表示Fig.3-3Vectorrepresentationofsentence

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]網(wǎng)絡(luò)健康社區(qū)中的文本挖掘方法研究[D]. 呂英杰.上海交通大學(xué) 2013

碩士論文
[1]醫(yī)患問(wèn)答社區(qū)文本挖掘研究[D]. 佟鐵.遼寧科技大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3338671