基于SVM和CRF双层分类器的英文电子病历去隐私化

发布时间：2018-10-31 14:03

【摘要】：去隐私化是2014 i2b2/UTHealth中的一个任务,目的在于识别并移除电子病历中的隐私信息。本文提出了一种基于支持向量机(SVMs)和条件随机场(CRFs)双层分类模型的去隐私化方法,经过预处理将病历文本进行词切分(tokenize)处理,并在此基础上抽取4类特征,训练SVM模型对隐私信息实体边界进行划分并将结果作为特征添加到特征集中,通过CRF训练多分类器,并通过该分类器对各个类别的隐私信息进行识别。实验表明双层分类模型对于隐私信息识别是有效的,结果 F值达到0.9110。
[Abstract]:Deprivacy is a task in 2014 i2b2/UTHealth to identify and remove privacy information from electronic medical records. In this paper, a new method of de-privacy based on support vector machine (SVM) (SVMs) and conditional random field (CRFs) (CRFs) model is proposed. After preprocessing, the medical record text is segmented by word segmentation (tokenize), and on the basis of this, four kinds of features are extracted. The SVM model is trained to partition the entity boundaries of privacy information and the results are added as features to the feature set. The multiple classifiers are trained by CRF and the privacy information of each category is recognized by the classifier. Experiments show that the two-layer classification model is effective for privacy information recognition, and the result F is 0.9110.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院;
【分类号】：R197.323;TP181

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本文编号：2302458