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公开(公告)号：CN104021302A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410273989.3
申请日：2014-06-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提出一种基于贝叶斯文本分类算法的辅助挂号方法，该方法包括：获取症状主诉文本数据并对数据进行预处理；将预处理后的数据利用贝叶斯文本分类算法进行训练；再对训练完毕的挂号辅助分类模型进行评估,最后将性能达到要求的模型应用于网络预约辅助挂号中。其中，利用贝叶斯理论训练的过程中，针对症状主诉数据的特点，从两方面进行了优化，一方面是利用核心症状词表在计算向量权重时赋予绝对权重，另一方面是利用疾病大类和特点，采用分层的贝叶斯模型进行训练。本发明通过训练症状主诉文本数据，获得挂号辅助分类模型，在疾病咨询和挂号咨询等典型场景下，提高了针对患者输入的处理能力。
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