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自然语言处理在病历分析中的应用.pptx

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自然语言处理在病历分析中的应用.pptx

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文档介绍:该【自然语言处理在病历分析中的应用 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【29】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【自然语言处理在病历分析中的应用 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。,利用领域知识和语言规则建立规则集,对病历进行匹配和提取。,处理效率快,在结构化数据提取中广泛应用。,难以处理语义模糊和上下文依赖信息。,训练模型从病历中识别和提取所需信息。,不需要手动编写规则,更适应灵活多变的语言环境。,处理新数据时准确率较好。缺点是需要大量标注数据,训练过程耗时。,如循环神经网络(RNN)N),学****高维特征表征。,直接从病历文本输出结构化信息,规避了特征工程。、语义模糊等任务中表现出优异性能。缺点是训练数据需求量大,计算成本较高。,将医学术语、疾病症状、用药关系等知识组织成结构化的网络。,提取相关信息。,可以推断隐含信息。缺点是知识图谱的构建和维护需要大量人力和时间。、机器学****型、深度学****型方法的优点,实现不同层次的信息提取。,使用规则型方法提取基本信息,再用机器学****或深度学****方法进行细粒度分类。、泛化能力和效率,是病历信息提取领域的发展趋势。,如BERT、GPT-3,进行病历文本理解和信息抽取。。疾病表征学****自然语言处理在病历分析中的应用疾病表征学****疾病表征学****疾病表征学****旨在将复杂的病历文本转化为低维稠密向量,这些向量能够有效捕获病历的语义信息和疾病模式。这种表征学****方式有助于提高病历分析任务的准确性和效率。主题名称:。。(如Word2Vec、GloVe)进行训练,利用文档中的单词共现模式。主题名称:。(RNN)N)。。疾病表征学****主题名称:,其中节点表示疾病、症状和药物等医学概念。(GNN)用于在图结构上进行表征学****主题名称:(如文本、图像和实验室结果)的数据进行表征学****提高表征的全面性。。疾病表征学****主题名称:。。、可视化技术和对抗性学****主题名称:(如GPT-3、BERT)增强疾病表征学****整合医学领域知识。