智能在线提示系统及其在中医临床的应用(5)
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参见附件。
4.2病症异名发现实验 首先对已有正异名进行人工分析，得到对象词和表现词的近义词表。已有正异名共计175个，从中得到对象近义词52个，表现近义词91个。
系统对于上述10个出自中风相关论文的病案进行了病症异名发现实验。病案中未被发现的病症共计31个，系统发现了18个，召回率为58.06%。其中又有14个和正名准确对应，准确率为77.78%。
见表2。
经研究，发现造成召回率和准确率降低的原因有以下几点：①只能在现有正名的基础上发现异名。这样，一些未计入数据库的正名和其对应的异名就无法被发现。②症状"描述"和"名称"的界限不清。许多症状只是描述，并非严格意义上的病证名称。③无对象词或多表现词。例如"抽搐"、"脉沉细"一类的词语，前者由于缺少对象无法被发现，后者由于其多义性无法被对应到一个唯一的正名。
总体看来，该方法还是能有效处理中医学上病症异名发现的问题。已有的正名和对象、表现近义词越全，异名发现的召回率和准确率越高。
5结论
本研究的创新点在于把可嵌入式知识服务的概念引入到中医药领域，结合中医药领域的知识特点和知识结构 ......
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