《表5 第2层节点元素的概率分布》
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《基于贝叶斯网络的临床信息模型检索方法研究:以HL7 V3为例》
以“就诊预约”检索需求的推理计算过程为例,如表3所示。输入检索词schedule、encounter、admitter、length of stay后,首先计算网络第1层节点与检索词相关的概率,记为p(Ti)。如表4所示,如果节点Ti与检索词匹配,那么p(Ti)=1.0,否则,p(Ti)=1.0/M,M等于第1层节点数量2 177,此时,p(Ti)=1.0/2 177=0.000 5。然后,计算第2层节点的相关概率,等于其之于父节点的权重Wj乘以父节点的概率,记为Wj×p(Ti),如表5所示,以节点H2为例,其父节点T4的概率为1.0,且H2相对于T4的权重为0.015 8,因此,H2的相关概率为1.0×0.015 8=0.015 8。以此类推,计算第3层节点的相关概率Wj'×Wj×p(Ti),如表6所示。最后计算输出层节点消息类型的概率Wp×W'j×Wj×p(Ti),如表7所示。
图表编号 | XD00160947100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.08.20 |
作者 | 黄晓硕、杨林、李姣 |
绘制单位 | 中国医学科学院、北京协和医学院医学信息研究所、图书馆、中国医学科学院、北京协和医学院医学信息研究所、图书馆、中国医学科学院、北京协和医学院医学信息研究所、图书馆 |
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