Abstrakt. Detta dokument handlar om automatisk klassificering av texter inom ett medicinskt område. Processen består i att klassificera rapporter om medicinska utsläpp i klasser som definieras av CIE-9-MC-koderna. Vi kommer att tilldela CIE-9-MC-koder till rapporter med antingen en Knn modell eller stöd vektor maskiner. Ett av mervärdena med detta arbete är att man konstruerar insamlingen med hjälp av en medicinsk tjänsts utskrivningsrapporter. Detta är en svår samling på grund av det stora antalet klasser och den ojämna balansen mellan klasserna. I detta arbete studerar vi olika representationer av samlingen, olika klassiska modeller och olika viktningssystem för att tilldela CIE-9-MC-koder. Vår användning av dokumentexpansion är särskilt ny: utbildningsdokumenten utökas med beskrivningar av tilldelade koder tagna från CIE-9-MC. Vi tillämpar även SVM för att ta fram en rankning av klasser för varje testdokument. Denna innovativa användning av SVM ger goda resultat i en så komplicerad domän.
I REF använder Lojo et al k-NN och SVM för att tilldela CIE-9MC-koder till medicinska rapporter.
CIE-9-MC Code Classification with knn and SVM
{'venue': 'IWINAC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}