中医古文诊断的词性标注与特征重组提升方法

该研究论文探讨了中医诊断古文处理中的关键问题，即如何有效应对其中大量存在的单音词，因为通用切词技术往往将这些词分割成孤立的部分，无法形成完整的诊断词汇。针对这一挑战，研究人员王国龙、杜建强、郝竹林、程春雷和蔡良俊等人合作，提出了一种创新的方法。 首先，他们设计了一个基于键值对模型的中医诊断词性标记集，这是为了更准确地识别和处理古文中独特的词性结构。词性标注在这个过程中扮演了关键角色，因为它能确定每个词在句子中的语法功能，如名词、动词、形容词等。他们采用了隐马尔可夫模型（HMM），这是一种统计学习方法，用于预测序列数据中的下一个状态，这里是词性。通过HMM，他们能够捕捉到词与词之间的潜在依赖关系，从而提高词性标注的准确性。 接着，研究人员结合词法分析，运用移进归约算法进行特征重组。这种算法通过对词性标注后的词汇进行重新组合，生成了完整的、有意义的诊断词汇，这对于中医人员进行疾病诊断和分析具有实际价值。重组后的词汇不仅结构清晰，而且便于构建向量空间模型，这在信息检索和文本挖掘中是重要的特征表示方式。 该研究的实验结果显示，他们改进的HMM在词性标注的精确度上有所提升，特别是在训练集和测试集上的表现分别提高了2.58%和1.02%，这表明他们的方法在实际应用中具有良好的泛化能力。此外，论文还提及了研究的基金支持，包括国家973重点基础研究发展计划基金、国家自然科学基金以及江西中医药大学的研究生创新项目，这显示出研究的学术背景和资金保障。 这篇论文通过引入键值对模型、隐马尔可夫模型和特征重组技术，解决了中医诊断古文处理中的词性标注难题，并展示了其在中医诊断实践中的潜在应用价值。这对于中医文献的自动处理、知识提取以及临床决策支持系统的发展都具有重要意义。