基于自然语言处理技术的消化科内窥镜检查报告的结构化

摘要

本文对基于自然语言处理技术的消化科内窥镜检查报告的结构化进行了研究。文章利用现有的自动分词研究成果，对文本报告进行初步分词，采用中国科学院自然语言处理研究所开发的分词系统ICTCIAS作为初步分词的基础件，利用专业词典进一步识别MST标准词汇，分析MST标准的结构特点以及MST标准术语之间隐含的相互关系，借鉴UMLS超级叙词表的关系数据模型及与语义网络框架，建立MST语义网络知识库，利用这个知识库，分析每个词汇的语义类型以及相互关系，输出符合MST标准的结构化报告。

目录

文摘

英文文摘

声明

致谢

第一章 绪论

1.1 引言

1.2 自然语言理解概述

1.2.1 自然语言理解内涵

1.2.2 自然语言理解的发展与现状

1.2.3 自然语言理解难点与特点分析

1.2.4 自然语言理解在医学检查报告中的难点与特点分析

1.3 研究目标与任务

第二章 MST及自然语言处理技术介绍

2.1 MST概述

2.1.1 MST背景

2.1.2 MST结构特点

2.2 自然语言处理技术

2.2.1 引言

2.2.2分词技术

2.2.3 中科院自动分词系统

2.2.4 UMLS语义网络的结构与特点

2.3 小结

第三章 内窥镜检查报告结构化自然语言处理模式

3.1 胃肠道内窥镜检查报告特点分析

3.2 报告结构化的关键点

3.3 方案设计

第四章 分词处理

4.1 分词工具的选择

4.2 初步分词数据处理结果分析

4.3 对分词结果进行调整及结果分析

4.4 小结

第五章文本解析

5.1 知识库的建立

5.1.1 UMLS超级叙词表关系数据库模型

5.2 MST知识库语义网络结构及数据库的设计

5.3 文本解析结果及分析

5.3.1实验结果

5.3.2误差分析

5.4 小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献