基于两阶段特征选择的医疗敏感文本分类

摘要：

为完成对医疗数据的敏感性分类,采用文本分类技术从对医疗敏感数据的分类的角度对医疗信息隐私保护进行了研究.在传统的医疗文本分类基础上,提出基于LSI-TF-IDF两阶段特征选择的文本分类方法对医疗文本数据进行敏感性分类.分别采用基于TF-IDF的传统文本分类方法和基于LSI-TF-IDF的两阶段特征选择的文本分类方法对糖尿病文本数据进行敏感性分类,利用朴素贝叶斯、KNN、SVM三个分类器进行实验比较,采用准确率、召回率和F1值作为评价标准.实验结果表明,基于LSI-TF-IDF两阶段特征选择的文本分类方法较之基于TF-IDF的传统文本分类方法在准确率、召回率和F1值上均有所提升.证明了该方法在医疗文本数据的敏感性分类上具有更好的分类效果.

关键词：医疗数据、隐私保护、特征选择、敏感数据、文本分类

所属期刊栏目：30

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家重点研发计划2018YFC1314903

在线出版日期：2020-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：129-133