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Comparison of Feature Engineering and Deep Learning in Section Identification: Applications in Chinese Medical Literature
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内容提要
本研究针对中文医学文献中的论文章节识别问题，提出了结构双向长短期记忆（SLSTM）模型，结合传统机器学习与深度学习，实验结果显示准确率和召回率接近90%。
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关键要点
- 本研究解决了中文医学文献分析中论文章节识别的挑战。
- 提出了结构双向长短期记忆（SLSTM）模型，结合传统机器学习与深度学习。
- 实验结果显示该方法在章节识别上实现近90%的准确率和召回率。
- 该研究填补了相关研究的空白，具备良好的文本挖掘应用潜力。
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