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基于知识增强的心脏病领域文本分类方法研究
一、引言
随着医学研究的不断深入，心脏病领域的文本数据逐渐成为一种重要的信息来源。对心脏病领域的文本进行有效的分类与处理，不仅有助于提高医学研究的效率，还可以为医生提供更为精准的诊断依据。然而，心脏病文本的复杂性、多样性和专业性使得其分类成为一个具有挑战性的任务。因此，本文提出了一种基于知识增强的心脏病领域文本分类方法，旨在提高分类的准确性和效率。
二、心脏病领域文本的特点与挑战
心脏病领域的文本具有信息量大、专业性强、术语繁多等特点。这些文本通常包含大量的医学术语、专业概念、病例描述、诊断依据等，使得分类工作具有一定的难度。此外，由于心脏病领域的文本
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