一种通过网络搜索结果的文本分类来分类医学术语的方法

摘要

本发明涉及一种通过网络搜索结果的文本分类来分类医学术语的方法，包括以下步骤：S1、网络搜索和特征生成，通过对待分类术语在常见搜索引擎中的搜索结果进行文本分割，以采集其中术语相关的描述性词汇；2)模型训练和术语分类，利用采集的特征和机器学习算法建立模型进行术语分类。该方法的实施过程较容易被研究者掌控使之完全符合研究设计的要求，并且需要分类的程度和范围也不受预先定义类别的限制，只需要很少的先验知识就能帮助真实世界研究证据中的非正规术语进行实时分类，为临床研究者们节省时间的同时也提供了一种可靠识别重要分类信息的方法，更为临床研究机构提供了一种经济高效的研究途径。