【摘要】：現(xiàn)如今移動互聯(lián)網(wǎng)和智能終端的發(fā)展越來越快,已經(jīng)滲透到了社會的各個角落,新的醫(yī)療健康信息化服務(wù)模式應(yīng)運而生。在這個人口逐漸老齡化與慢性病并發(fā)、健康管理需求日益增加的社會背景下,結(jié)合移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和智能終端技術(shù),催生了一批批移動醫(yī)療應(yīng)用軟件。人們通過移動醫(yī)療應(yīng)用的信息化服務(wù),隨時隨地從移動設(shè)備得到自己需求的醫(yī)療信息,更加便捷、人性化的幫助人們進行健康管理。面對急劇增長的互聯(lián)網(wǎng)信息資源,移動醫(yī)療信息化服務(wù)必須定位用戶如何獲取即時有效準確的醫(yī)療知識。但是目前移動醫(yī)療的應(yīng)用特別是醫(yī)療信息服務(wù)這部分,缺少一定的行業(yè)規(guī)范和專業(yè)性,導(dǎo)致了用戶對此的信任度處于中等偏下的水平。雖然分類可以在很大程度上解決互聯(lián)網(wǎng)信息雜亂的現(xiàn)象,而當前主流的基于機器學(xué)習的分類算法,在分類的專業(yè)性和層次化方面缺少對信息的敏感而且容易忽略信息之間的相關(guān)性;另外,在移動醫(yī)療領(lǐng)域的開發(fā)應(yīng)用中,這些算法的局限性主要表現(xiàn)在開發(fā)周期較長,效率低下等方面。因此,本文對面向移動醫(yī)療應(yīng)用的文本分類算法進行了研究,在一定程度上改善移動醫(yī)療關(guān)于信息化服務(wù)模塊的質(zhì)量。在本文中,我們構(gòu)建單一主題領(lǐng)域的主題詞表,結(jié)合詞共現(xiàn)語言模型,通過主題詞表的語義關(guān)系網(wǎng)絡(luò),挖掘詞匯與主題詞的語義相似度,實現(xiàn)單一領(lǐng)域的自動文本分類。本文的研究重點就是如何從網(wǎng)絡(luò)資源中抽取有效的信息并分類,以及語義網(wǎng)絡(luò)的建立和可視化的實現(xiàn)。本文的研究內(nèi)容主要有以下三個方面:在某一領(lǐng)域主題下的語料庫中提取領(lǐng)域主題詞。首先,研究分析了影響文本詞匯成為主題詞的多種因素;隨后經(jīng)過切分拼接詞的預(yù)處理、三級過濾機制,最后根據(jù)多權(quán)重值的評分排序來提取領(lǐng)域主題詞。建立領(lǐng)域主題詞表,并將詞間錯綜交織的語義關(guān)系網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出來。主要通過主題詞間語義關(guān)系的研究,以領(lǐng)域主題詞集作為其構(gòu)成元素,分析主題詞之間和修飾詞之間的內(nèi)聯(lián)關(guān)系,以及主題詞與修飾詞之間的相關(guān)關(guān)系,構(gòu)建交織的語義關(guān)系網(wǎng)絡(luò),并實現(xiàn)可視化。提出一種基于詞共現(xiàn)語言模型的文本分類算法。算法的主要思想是結(jié)合構(gòu)建的主題詞表,分析文檔特征詞與主題詞之間的相似度,來映射文檔與類別的相似度,實現(xiàn)文本的分類。將相似度分成兩部分計算:主要部分通過主題詞與文本表示模型之間的共現(xiàn)度來評估;而修飾詞與文本表示模型相似度部分采用平滑構(gòu)建方法,作為輔助矯正參數(shù),使得分類在一定程度上具有更強的語義相關(guān)性。最后經(jīng)過系統(tǒng)的測試,其分類性能保持在較高水平,相較于SVM算法,本算法的平均準確率提高了2%,尤其是在專業(yè)性類別的準確率明顯更好。本算法針對于移動醫(yī)療應(yīng)用,在效率化、專業(yè)化和智能化方面有比較明顯的提升,具有一定的可行性。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.1;R-05

【參考文獻】

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本文編號：2762549