深度学习基础上的中医实体抽取方法研究
摘要： 介绍命名实体识别及模型应用研究情况,以中医典籍作为数据源,采用深度学习方法,进行中医疾病、方剂、中草药等实体抽取,设计BiLSTM-CRF序列标注模型,构建中医典籍实验语料进行实验,结果表明该模型算法具有高度准确性.
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深度学习基础上的中医实体抽取方法研究
介绍命名实体识别及模型应用研究情况,以中医典籍作为数据源,采用深度学习方法,进行中医疾病、方剂、中草药等实体抽取,设计BiLSTM-CRF序列标注模型,构建中医典籍实验语料进行实验,结果表明该模型算法具有高度准确性.
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国外医疗信息化领域隐私数据保护现状及其启示
详细阐述美国、欧盟及其部分成员国、加拿大、日本、新加坡、澳大利亚等国家和地区医疗信息隐私保护领域立法现状及相关法案特点,分析我国医疗隐私信息保护立法现状与不足,提出相应建议,为建立国内医疗数据隐私法案提供参考.
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基于大数据整合与文本挖掘的中药生物分子信息文献系统关键技术模型
基于大数据整合和文本挖掘技术,建立具有多层次信息检索和知识推理发现功能的中药生物分子信息文献系统,介绍系统研发框架、数据库设计、特色与创新之处,指出系统能够为中药研究提供方便可靠的基础数据和分析支持,具有广阔应用前景.
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基于本体语义增强和多源数据融合的石墨烯医学应用前沿探测
提出基于WordNet本体语义增强和多源数据主题贡献度分析的科学研究前沿探测方法,介绍相关研究情况、方法框架并进行实证分析,采用论文、基金项目及专利等多源数据综合识别出石墨烯医学应用领域未来发展方向.实验表明该方法能够弥补利用单一数据源进行医学前沿探测的不足,为石墨烯医学发展架构调整提供参考.
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我国近10年医学信息学研究计量分析
基于Web of Science数据库,收集2008-2017年我国作者发表的医学信息学领域的外文文献,从年度发文量、合作国家、重要发文机构和来源期刊分布4方面进行定量分析.对高频关键词进行聚类,借助Ucinet对高频关键词进行可视化分析,归纳近10年我国医学信息学领域外文文献的6大研究热点.
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一种改进的基因功能网络术语相似度计算方法
阐述现有基因术语间语义相似度计算方法,提出基于融合高斯核函数的重启随机游走的基因本体术语相似度算法(Random Walk with Restart-based Similarity Measure,RWRSM),测试算法性能并进行分析,结果表明该算法优于其他算法,可以提高准确性及稳定性.
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大学生信息素养指标体系构建研究
以雾霾与健康相关知识为例,构建大学生健康信息素养评价指标体系,通过问卷调查了解大学生健康信息素养水平现状,采用相关性和线性回归分析法探测其主要影响因素,据此对提高大学生健康信息素养水平提出有针对性的策略和建议.
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本体在生物医学领域中应用研究热点分析
对Medline数据库收录的8年有关本体在生物医学领域应用论文中的高频主题词进行共现聚类分析,总结该领域研究热点,具体包括在生物信息学、临床医学、医学信息学以及人工智能中的应用共4个方面、8个主题方向.
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国内营养健康教育现状及趋势分析
采用统计描述法、关键词共现分析法、聚类分析、社会网络分析及战略坐标分析方法探讨国内营养健康教育研究现状,探讨其主要研究主题和热点,深入剖析研究主题内容和发展趋势,为相关研究提供借鉴.
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铜绿假单胞菌生物膜的研究热点及可视化分析
利用CiteSpace软件处理铜绿假单胞菌生物膜相关文献数据,对历年文献量、主要发表期刊、合作情况、共被引信息进行可视化分析,系统梳理该领域研究热点、现状、成果等,为相关研究提供参考.
