文件名称：论文研究-智能导医系统中TF-IDF权重改进算法研究.pdf
文件大小：650KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-27 07:57:47
论文研究
面向患者的智能导医系统通过人工智能技术，依据患者症状计算可能疾病，引导患者准确挂号。目前智能导医系统多采用患者输入描述自身症状或者提问的方式，该方式易出现患者输入与医学专业症状词不匹配的问题，导致计算出的疾病可信度较低。针对这一问题，提出重心后移和医学专业语料库相结合的方法，对同义词匹配，映射出与患者症状对应的症状词；根据症状不论重要与否在每一疾病中仅出现一次的特点，提出基于患者关注度的症状词频计算方法；针对传统TF-IDF算法在待分类疾病类中数量分布不均时提取疾病效果差的问题，提出基于疾病类间分布的症状权重改进算法。实验结果表明，改进算法在疾病推荐正确率和可信度两方面具有更好的效果。