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J-GLOBAL ID：201702238983760397   整理番号：17A1335764

漢方医臨床における現病歴テキストの命名実体抽出方法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

A Study on the Named Entity Recognition Method on Symptom Names in the History of Present Illness in Traditional Chinese Medical (TCM) Clinic

著者 (4件)： Yuan Yuhu (北京交通大学計算机与信息技術学院 北京 100044) ,  Zhou Xuezhong (北京交通大学計算机与信息技術学院 北京 100044;中国中医科学院中医薬数据中心 北京 100700) ,  Zhang Runshun (中国中医科学院广安門医院 北京 100053) ,  Li Xiaodong (湖北省中医院 武漢430061)
資料名： Shijie Kexue Jishu-Zhong Yiyao Xiandaihua  (Shijie Kexue Jishu-Zhong Yiyao Xiandaihua)
巻： 19  号： 1  ページ： 70-77  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3606A  ISSN： 1674-3849  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的;中医の臨床カルテは重要な臨床データとして、テキストの形式で医師と患者の相互作用の全体過程を記録した。現在、大データの背景において、臨床カルテに含まれる主体的な問題情報について、現在の病歴の分析利用に関する研究はまだ不足している。従って、本文は漢方医の臨床カルテにおける現病歴の部分展開に対する症状用語抽出方法の研究を行い、臨床カルテの更なる使用に基礎を築いた。方法;まず、ランダム選択と専門家審査の方式により12367件の現病歴データを獲得し、疾患の種類により2つの実験に分け、その中に糖尿病群は4838件のデータ、脾胃病群の729件のデータ、及び合併後の混合群の12367件のデータを含む。そして,2296の語をカバーする症状用語の辞書を整理した。次に,スライディングウィンドウの特徴,単語の前の接尾辞の特徴,および辞書の特徴を含む5つの特徴テンプレートを選択し,CRFsモデルを用いて症状用語の固有表現抽出実験を行った。結果;実験結果の評価基準(精度、再現率とF1値)における表現は以下の通りである。開放試験における評価結果は,(0.83,0.8,0.82),(0.9,0.9,0.89)と(0.88,0.87,0.87)であった。10の交差検証における評価結果は,(0.83,0.82,0.83),(0.95,0.95,0.95)と(0.93,0.92,0.92)であった。結論;CRFsモデルは一種の優れたシーケンス注釈アルゴリズムとして、現在の病歴テキストの症状用語の固有表現抽出タスクに適用されている。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 単語 ,  医師 ,  糖尿病 ,  患者 ,  *漢方 ,  アノテーション ,  胃疾患 ,  相互作用 ,  *病歴 ,  アルゴリズム ,  評価基準 ,  カルテ
準シソーラス用語： 固有表現抽出 ,  臨床データ ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Traditional Chinese medical clinical data ,  medical history of present illness ,  conditional random field ,  feature template ,  named entity recognition

分類 (2件)： 看護,看護サービス  (GB07000G) ,  眼の診断  (GP02000N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 漢方 ,  臨床 ,  病歴 ,  命名 ,  研究