진단·변증 · 증례 보고

자연어 처리에 기반한 사상체질 치험례의 텍스트 마이닝 분석과 체질 진단을 위한 머신러닝 모델 선정

Application of text-mining technique and machine-learning model with clinical text data obtained from case reports for Sasang constitution diagnosis:a feasibility study

2000~2022년 발표된 사상체질 치험례 343편(454례)의 텍스트를 형태소 분석과 TF-IDF로 벡터화해 체질별 핵심어를 도출하고 5개 머신러닝 모델을 비교한 결과, 정확도는 로지스틱 회귀(0.839)가, F1 점수는 XGBoost(0.740)가 가장 높았다.

학술지: 대한한의학회지 (2024)
저자: 김진석, 박소현, 정로아, 이은수, 김윤서, 성현동, 유준상
수록: 한국학술지인용색인(KCI)
DOI: http://dx.doi.org/10.13048/jkm.24049
키워드: 한의학
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