【摘 要】
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中医诊断古文存在大量单音词,使用通用切词技术处理,结果是单个的分词结果,不能构成一个完整的诊断词汇。对此,设计一个基于键值对模型的中医诊断词性标记集,提出基于词汇联
【机 构】
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江西中医药大学计算机学院,江西中医药大学临床医学院
【基金项目】
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国家973重点基础研究发展计划基金项目(2010CB530602);国家自然科学基金项目(61363042);江西中医药大学校级研究生创新专项基金项目(JZYC12C04);江西省研究生创新基金项目(YC2013-S226)
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中医诊断古文存在大量单音词,使用通用切词技术处理,结果是单个的分词结果,不能构成一个完整的诊断词汇。对此,设计一个基于键值对模型的中医诊断词性标记集,提出基于词汇联系的隐马尔可夫模型（HMM）,进行词性标注,结合词法分析,采用移进归约算法进行特征重组,生成中医诊断词汇。实验结果表明,改进的HMM的词性标注准确率在训练集和测试集中分别提高了2.58%和1.02%,特征重组结果是完整独立的诊断词汇,方便中医人员进行诊断分析,适合构成向量空间模型的特征。
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