匡浩铭，杨张琪，匡建军，邓 宇*，张尚华*

    (1.湖南中医药大学，湖南 长沙 410208；2.湖南省中医药研究院，湖南 长沙 410006)

    骨质疏松症是最常见的全身性骨病之一，其发病特征是骨结构恶化和骨量慢性减少[1]，通常由于独立诱发因素(包括衰老和持续钙流失)导致骨质疏松性骨折。随着人口老龄化日益明显以及饮酒、饮食不平衡、吸烟和一些无意识因素日益普遍，这些因素都会改变骨形成和骨吸收之间的平衡，导致骨质疏松症发病率、骨折率越来越高[2]，并且骨折后有一半患者因其并发症而导致不能独立活动，严重降低了患者的生活质量，不仅增加了医疗负担，死亡风险还会持续升高[3-4]。

    中医在治疗骨质疏松症方面历史悠久，疗效确切，历代医者的学术思想和辨证经验都蕴含在其代表医案中。近几年，名老中医经验总结成为当下研究热点，但每位医者都会有自身用药习惯和特点，从中难以找寻中医治疗骨质疏松症的规律，所以运用大数据对历代医家治疗骨质疏松症的医案文本进行挖掘和整理治疗规律是有必要的。 本课题组希望通过Python 软件建立自动中医医案文本抽取方法或模型，自动将文本按照个案、诊次进行分割，再将“语料库”与单个医案文本进行自动匹配，并对这些信息进行结构化储存管理，从中分析出中医治疗骨质疏松症的治疗规律，拟解决中医学领域语言文本知识自动抽取问题和总结中医对骨质疏松症的治疗规律。

    1 材料与方法

    1.1 数据收集与整理

    依托湖南省中医药研究院中医药传承创新知识共享平台对关键词“中医治疗骨质疏松症”“骨质疏松”的医案进行检索，通过阅读检索后的标题，初步剔除非相关性的医案，再将余下医案进行摘要阅读，剔除非中医治疗、非骨质疏松症状等不符合纳入条件的医案。 最终将纳入的医案进一步全文阅读，筛除掉不完整的医案，把剩下医案进行全文下载。

    1.2 中医语料库的建立

    语料库构建工作的核心理念是制定规范和依据规范标注，《中医药学》第二版[5]的疾病名词定义较全面规范，因此选择其作为基础语料库，进行中医临床症状信息抽取实验[5]。 由于每种疾病的症状不同，且每个人的症状表述用语也有差别，在进行具体医案研究时，还需要补充新的术语到语料库中，用于构建适用于当前研究的信息抽取模型。 将数据自动采集至Excel 中作为原始语料，用于标注中医医案信息。 参照《中医临床基本症状信息分类与代码》的信息属性分类[6] ......