医学自然语言处理——基于词典的分词效果
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引言
电子病历在医疗中的应用日益广泛，其作为主要信息源取代纸张病历的潜力巨大。电子病历包含多样化的信息，其中非结构化的医学文本成为研究热点。自然语言处理（NLP）在医学领域的应用，特别是针对中文文本的处理，已成为医学信息学研究的活跃方向。然而，中文文本处理中的一大挑战是分词，相较于英文的明确分隔，中文文本的分词更为复杂。
市面上已有多种中文分词工具，如jieba、Thulac、ITP、ICTCLAS、HanLP、IK等，它们各有优势。然而，针对中文医学文本的分词问题，研究仍面临挑战。本文以清华大学的Thulac分词系统为基础，针对糖尿病患者现病史中的词语切分进行了研究。
资料来源
选取某大型三甲医院的糖尿病患者现病史数据1000条，实际可用数据为919条，内容涵盖患者从入院到出院的检查结果、医生医嘱、用药情况等。
处理方法
采用三种策略进行分词：直接使用Thulac分词系统、结合清华词库进行分词、自主构建糖尿病医学词库配合Thulac进行分词。
分词测评方法
采用国际中文分词测评标准进行测评，包括随机抽取100名患者的现病史文本进行人工分词，并使用perl脚本进行自动评分。
分词指标选用
评估指标包括准确率、召回率和F1值，用于比较不同分词方法的效果。
结果
通过三种方法的分词结果分析，发现直接使用Thulac分词系统的准确率较低，结合清华词库后效果有所提升，自主构建糖尿病医学词库后分词效果更为明显，但仍存在一些问题，如某些症状和体征词汇未被有效拆分。
局限性
实践中发现，中文医学文本的分词问题复杂，不仅需要考虑词汇拆分，还需考虑词库构建的优化，以提高未来特征提取的准确性。未来研究应进一步探索更有效的分词策略，提高中文医学文本处理的效率和精度。
