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Development of thai text-mining model for classifying ICD-10 TM

机译:泰国文本挖掘模型的发展,用于分类ICD-10 TM

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摘要

This paper presents a model for classifying ICD-10 TM using machine learning and information retrieval. The scope of this research take systematic approach for translating diagnosis from medical records to ICD-10 TM is proposed. First, an information retrieval is used to find similarity word in Thai and English diagnose. Then, machine learning approach is applied to classify ICD-10 TM by training models using Nai?ve Bayes algorithm. The result shows that our proposed approach can accurately classify ICD-10 TM in Thai-English diagnose at 81.41%.
机译:本文介绍了使用机器学习和信息检索分类ICD-10 TM的模型。提出了本研究的范围采用系统的方法,将诊断从医疗记录转化为ICD-10 TM。首先,使用信息检索用于在泰语和英语诊断中找到相似性词。然后,通过使用Nai ve Bayes算法训练模型来应用机器学习方法来分类ICD-10 TM。结果表明,我们所提出的方法可以在81.41%的泰语诊断中准确地分类ICD-10 TM。

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