医院门户网站门诊专家信息的抽取研究

发布时间：2017-10-23 15:06

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【摘要】：门诊专家信息可以为需要就诊的居民提供一定的参考,通常这类信息分布于各个医院的门户网站,而且大多数需要通过查询才能获取。为了自动抽取医院门户网站的门诊专家信息,首先要解决查询接口判别的问题。针对此问题,根据查询接口的属性特征,构建了一种树状结构的领域模型,用于对查询接口进行分类判别,并进行领域关键词的填写。其次,对于返回的网页,需要进行噪声过滤,本文针对此问题,提出了分块重要度模型。实验结果表明,基于领域模型的查询接口判别方法比基于规则方法的准确率提高了10.83%,分块重要度模型的F1值比XPath方法提高了10.5%。
【作者单位】： 南通大学医学院医学信息学系;
【关键词】： 信息抽取 门诊专家信息 领域模型 分块重要度模型 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金资助项目(81271668) 江苏省高校自然科学基金资助项目(14KJB310014)
【分类号】：TP393.092;TP391.1
【正文快照】： 关键词:信息抽取;门诊专家信息;领域模型;分块重要度模型;支持向量机引言目前,绝大多数医院的门户网站上都会有该医院专家信息(职称、科室、擅长领域、门诊时间等)的介绍。笔者对江苏省二级甲等以上医院的门户网站进行了统计,结果显示,90%以上的医院网站均有专家信息的介绍以

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本文编号：1083970