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基于集成方法的自由文本数据新生儿黄疸自动编码

计算与语言 2018-05-04 v1

摘要

本研究探索创建一种机器学习模型,以根据新生儿重症监护病房(NICU)患者的相关临床笔记,自动识别其在特定住院期间是否被诊断为新生儿黄疸。我们开发了多种文本预处理和特征选择技术,并比较了不同分类模型的有效性。我们表明,使用集成决策树分类(包括AdaBoost和bagging)优于支持向量机(SVM)——当前新生儿黄疸编码的最先进技术。

关键词

引用

@article{arxiv.1805.01054,
  title  = {Automatic Coding for Neonatal Jaundice From Free Text Data Using Ensemble Methods},
  author = {Scott Werwath},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1805.01054},
  year   = {2018}
}

备注

6 pages, 3 figures