Применение методов обработки естественного языка в задачах классификации радиологических отчётов

Abstract

В работе представлены результаты исследований по использованию методов обработки естественного языка в задаче классификации медицинских текстов. В качестве исходных данных использовался набор радиологических отчётов. Задача классификации сводилась к разделению отчётов с различными диагнозами (гидроцефалия, перелом, киста или отсутствие патологий). Используемые алгоритмы классификации (SGD и другие) сравнивались с поиском по подстроке, для каждого способа рассчитывались полнота и точность прогноза. На исследуемом ограниченном наборе данных наилучшие результаты классификации были достигнуты с использованием решающего дерева на наборе весов, полученных с помощью TF-IDF. The paper presents the results of studies on the use of natural language processing methods in the classification of medical texts. A set of radiological reports was used as initial data. The classification task was reduced to the separation of reports with various diagnoses (hydrocephalus, fracture, cyst or no pathologies). The classification algorithms (SGD and others) were compared with a substring search, the accuracy and recall were calculated. On the limited data set, the best classification results were achieved by using a decision tree with TF- IDF weights.