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摘要
第1章绪论
1．1课题研究背景与意义
1．1．1课题来源
1．1．2课题研究背景
1．1．3课题研究意义
1．2国内外相关研究现状
1．2．1疾病诊断国内外研究现状
1．2．2文本分类国内外研究现状
1．2．3特征扩展研究现状
1．2．4相关研究现状评述
1．3研究内容与方法
1．3．1研究难点
1．3．2研究内容
1．3．3研究方法与技术路线
1．3．4本文结构安排
1．4本章小结
第2章智能问诊的数据采集和相关理论知识
2．1智能问诊的问诊数据
2．1．1智能问诊的问诊数据的特性
2．1．2智能问诊的问诊数据的采集
2．2文本分类相关理论知识
2．2．1文本分类的基本原理和步骤
2．2．2特征选择方法
2．2．3特征扩展方法
2．2．4文本表示方法
2．2．5特征权重计算方法
2．2．6文本分类算法
2．3本章小结
第3章基于文本特征稀疏条件下的疾病分类
3．1问题描述
3．2疾病分类的流程
3．2．1文本预处理
3．2．2基于卡方检验的特征选择
3．2．3基于向量空间模型的文本表示
3．2．4基于TF-IDF的特征权重计算
3．3基于关键词相似性度量的特征扩展算法
3．3．1创新性描述
3．3．2特征扩展的流程
3．3．3基于TextRank的短文本关键词提取
3．3．4关键词相似性度量
3．4数值实验分析
3．4．1关键词提取的个数的选择
3．4．2特征扩展算法对比
3．4．3关键词和词向量对特征扩展的影响
3．5本章小结
第4章基于卷积神经网络的疾病分类．
4．1问题描述
4．2问诊后期疾病分类的流程
4．3基于卷积神经网络的疾病分类
4．4数值实验分析
4．4．1词向量维度的选择
4．4．2卷积核的选择
4．3．3激活函数的选择
4．3．4学习率的选择
4．3．5与传统机器学习的对比
4．5本章小结
第5章基于相关症状匹配的交互式智能问诊
5．1问题描述
5．2交互式智能问诊的流程
5．3基于改进词典匹配的症状识别算法
5．3．1基于词典匹配的症状识别
5．3．2基于同义词词林的症状识别
5．3．3基于词向量相似度的症状识别
5．3．4改进的症状识别算法流程
5．4基于朴素贝叶斯的相关症状匹配模型
5．4．1相关症状匹配模型的构建
5．4．2模型中的相关概率统计
5．5数值实验分析
5．5．1症状识别算法分析
5．5．2相关症状匹配模型分析
5．6本章小结
第6章智能问诊系统的实现
6．1智能问诊系统的框架
6．2 Android客户端设计与实现
6．2．1 Android相关技术概述
6．2．2语音交互模块
6．2．3 HTTP通讯模块
6．3服务器端设计与实现
6．3．1服务器端相关技术概述
6．3．2预处理模块
6．3．3症状识别模块
6．3．4疾病诊断模块
6．3．5相关症状匹配模块
6．4本章小结
7．1论文工作总结
7．2未来研究方向展望
参考文献
致谢
东北大学;
