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        基于電子病歷的糖尿病并發癥高危人群預警算法研究及實現
         
             論文目錄
         
        摘要第5-6頁
        ABSTRACT第6-7頁
        第一章 緒論第11-19頁
            1.1 課題研究背景及意義第11-12頁
            1.2 糖尿病相關預測模型的國內外研究現狀第12-15頁
            1.3 本文的主要研究內容及創新點第15-17頁
            1.4 本文結構安排第17-19頁
        第二章 相關知識介紹第19-28頁
            2.1 自然語言處理第19-21頁
            2.2 信息抽取第21-25頁
                2.2.1 命名實體識別第21-24頁
                2.2.2 實體關系抽取第24-25頁
            2.3 糖尿病?齐娮硬v原始數據集介紹第25-27頁
                2.3.1 原始數據集說明介紹第25-26頁
                2.3.2 糖尿病并發癥高危人群定義第26-27頁
            2.4 本章小結第27-28頁
        第三章 基于深度學習的中文電子病歷命名實體識別第28-41頁
            3.1 概述第28頁
            3.2 門控循環單元第28-29頁
            3.3 注意力機制第29-33頁
                3.3.1 注意力機制與自注意力機制第29-30頁
                3.3.2 BERT預訓練模型第30-33頁
            3.4 基于GRU與注意力機制的中文電子病歷命名實體識別第33-35頁
                3.4.1 基于BiGRU-SelfAtt-CRF的命名實體識別模型第33-34頁
                3.4.2 基于BERT-BiGRU-CRF的命名實體識別模型第34-35頁
            3.5 構建病歷文本實體標注數據集第35-36頁
            3.6 實驗與結果分析第36-40頁
                3.6.1 實驗環境介紹第36頁
                3.6.2 實驗數據集介紹第36頁
                3.6.3 評價指標第36-37頁
                3.6.4 模型參數優化第37-39頁
                3.6.5 模型對比實驗與結果分析第39-40頁
            3.7 本章小結第40-41頁
        第四章 基于深度學習的電子病歷信息抽取第41-49頁
            4.1 概述第41頁
            4.2 命名實體和實體關系的聯合抽取第41-42頁
                4.2.1 聯合抽取方法的優點第41頁
                4.2.2 基于深度學習的聯合抽取方法第41-42頁
            4.3 實體關系聯合抽取中的關系重疊問題第42頁
            4.4 基于BERT-BIGRU-MULTI-HEAD的實體關系聯合抽取模型第42-45頁
            4.5 實驗與結果分析第45-48頁
                4.5.1 實驗數據集介紹第45-46頁
                4.5.2 實驗參數設置第46頁
                4.5.3 模型對比實驗與結果分析第46-48頁
                4.5.4 三元組抽取結果第48頁
            4.6 本章小結第48-49頁
        第五章 基于集成學習的糖尿病并發癥高危人群預警模型第49-67頁
            5.1 概述第49頁
            5.2 集成學習第49-53頁
                5.2.1 集成學習介紹第49頁
                5.2.2 常用集成學習策略第49-50頁
                5.2.3 主流集成學習模型第50-53頁
            5.3 基于集成學習的DC-EWHRP算法構建第53-54頁
            5.4 實驗數據集介紹第54-56頁
                5.4.1 糖尿病?齐娮硬v實驗數據集第54-55頁
                5.4.2 精準醫療數據集第55-56頁
            5.5 特征構建與特征篩選研究第56-60頁
                5.5.1 特征構建方法研究第56-57頁
                5.5.2 特征篩選方法研究第57-60頁
            5.6 DC-EWHRP算法模型參數優化研究第60-62頁
                5.6.1 XGBoost參數優化第60-61頁
                5.6.2 LightGBM參數優化第61-62頁
                5.6.3 CatBoost參數優化第62頁
            5.7 實驗結果分析第62-64頁
            5.8 病例驗證分析與應用第64-66頁
            5.9 本章小結第66-67頁
        總結與展望第67-69頁
            總結第67-68頁
            展望第68-69頁
        參考文獻第69-73頁
        攻讀碩士學位期間取得的研究成果第73-74頁
        致謝第74-75頁
        附件第75頁

         
         
        論文編號BS4734388,這篇論文共75
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