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

机译:开发用于分类ICD-10 TM的泰国文本挖掘模型

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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 Naïve Bayes algorithm. The result shows that our proposed approach can accurately classify ICD-10 TM in Thai-English diagnose at 81.41%.
机译:本文提出了一种使用机器学习和信息检索对ICD-10 TM进行分类的模型。本研究的范围是采用系统的方法将诊断从病历转换为ICD-10 TM。首先,使用信息检索来查找泰语和英语诊断中的相似词。然后,通过使用朴素贝叶斯算法训练模型,将机器学习方法应用于ICD-10 TM的分类。结果表明,我们提出的方法可以准确地将泰文英语诊断中的ICD-10 TM分类为81.41%。

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