【摘 要】
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采用分词软件对电子病历进行分词,然后用LDA模型对分词后的电子病历进行建模。通过建立病历、疾病、特征三者之间的依赖关系,生成病历-疾病和疾病-特征两个分布矩阵。并基于
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学一般研究项目（KJ20158061by）,安徽省高校人文社会科学重点项目（sk2015A405,sk2016A0607）.
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采用分词软件对电子病历进行分词,然后用LDA模型对分词后的电子病历进行建模。通过建立病历、疾病、特征三者之间的依赖关系,生成病历-疾病和疾病-特征两个分布矩阵。并基于欧氏距离的相似度计算方法,利用标准化欧氏距离公式,计算测试样本病历与疾病-特征分布的相似度,推断出测试样本病历中不同疾病的出现概率。结果表明：运用该方法,疾病诊断准确率达81.99%,高于C4.5算法的79.61%和ID3算法的77.19%,取得了良好的疾病辅助诊断效果。
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