基于中医疫病古籍文本自动分词的药物规律挖掘研究OA北大核心
[目的/意义]数字人文背景下的中医疫病古籍文本自动分词和基于分词结果的药物规律挖掘,是促进古籍知识活化与支持临床诊疗的重要途径。[方法/过程]本文提出了一种基于中医疫病古籍文本自动分词的药物规律挖掘框架,该框架包含了数据获取层、序列标注层、自动分词层和应用服务层,通过4层协作联动最终实现了疫病古籍文本的自动分词和药物规律挖掘应用。[结果/结论]实证结果表明,框架包含的基于BiLSTM-CRF的中医疫病古籍文本自动分词效果综合性能达92%。在分词结果基础上统计方剂中各类剂型、常用中药和常用药对等药物规律挖掘结果,为未来疫情防控指导、诊疗决策辅助提供了支持。
刘嘉宇;李贺;于琳;时倩如;侯力铁
吉林大学商学与管理学院,吉林长春130012吉林大学商学与管理学院,吉林长春130012吉林大学商学与管理学院,吉林长春130012吉林大学商学与管理学院,吉林长春130012长春中医药大学图书馆,吉林长春130117
数字人文文本分词BiLSTM-CRF中医疫病知识挖掘
《现代情报》 2025 (2)
P.17-25,159,10
国家社会科学基金冷门绝学专项研究项目“本草典籍整理、知识组织与智慧化建设研究”(项目编号:23VJXT024)。
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