基于序列标注的中医症状名识别技术研究

传统中医学博大精深,随着计算机技术在医学领域应用的不断深入,大量中医临床记录得以保留,为中医学研究学习提供了有效途径,而症状名识别是中医临床记录研究的重要前提。中医症状名识别可以看作一般文本中命名实体识别技术在中医学领域的特殊应用。我们采用命名实体识别中序列标注技术对中医临床记录进行研究,并结合中医临床记录领域特点,进行序列标注策略改进。通过HMM算法在序列标注策略改进前后实验结果对比,改进后HMM算法在性能评价指标上优于未改进之前,说明根据中医临床记录特点进行的序列标注策略改进是有效的。

作为科技术语的中医症状名的定义

依据逻辑学关于概念的定义要求和科技术语的内涵界定规则,以规划教材《中医诊断学》的诊法部分作为讨论对象,认为目前中医症状名的定义存在7类问题:①仅有临床描述,没有明显的定义过程。②仅有被定义项,没有定义项。③定义项没有用确切的科技术语。④定义项中直接或间接地包含了被定义项。⑤定义项与被定义项的外延不相应相称。⑥定义项没有包括足够必要的、能凸显被定义项的特征。⑦通过自身还有待确切定义的词来下定义。建议通过重视健康状态下的人体表现和借助多媒体技术完善中医症状名的定义。

基于主动学习的传统中医症状本体构建方法研究综述

领域本体的构建方法是当前本体研究的热点问题之一。已被广泛应用于知识工程、自然语言处理、系统建模、信息处理、信息检索和语义Web、软件复用等领域之中。但是,目前的领域本体的创建还缺乏系统的、针对所有领域的、工程化的方法。本文介绍一种基于主动学习的传统中医症状本体的文本知识自动获取方法的设计和实现。通过引入领域本体,实现半结构化文本知识的完全自动获取。该方法具有较好的通用性,把人们从繁重的手工劳动中解放出来,并能极大地提高中医知识获取的效率和应用价值。

作为科技术语的中医症状的命名

根据科技术语的命名约定,提出中医症状的命名原则。以规划教材《中医诊断学》的诊法部分作为讨论对象,认为目前中医症状的命名存在7大问题,并提出修改建议:①补充不完整的症状名;②将繁琐而属性单一的临床描述简化为症状名;③将包含多个属性的临床描述拆分为症状名;④合并内涵相同或相近的症状名;⑤拆分临床表现和临床意义不同的症状名;⑥多个症状名组合才有临床意义不属诊法的研究内容;⑦删除西医学症状名。