机器学习在远程医疗中文分类中的应用

摘要：

目的:研究朴素贝叶斯和贝叶斯网络算法在中文文档分类中的应用价值,从而提高机器学习算法在远程医疗中的作用.方法:通过对于上述两种算法在中文语料库的分类测试,按照不同的分类标准(F1-测量,精度和召回率分析)实现综合比较.结果及结论:基于六个类别10629个网络文本文件的实验结果,精度可以达到96%.实验结果同时显示贝叶斯网络的性能总优于朴素贝叶斯方法.

关键词：远程医疗、特征选择、机器学习、文本分类、网络挖掘

所属期刊栏目：12

分类号：TP399;R319(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-04-06（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：79-82,108