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面向医疗文本数据压缩的主流算法及发展趋势

高克承  徐桓  刘岩  刘洋  张曦  
【摘要】:随着远程医疗和网络诊断的出现,医疗卫生数据及患者个人信息量呈海量化,为了解决医疗卫生数据存储与传输困难的问题,针对以往经典压缩算法及目前的压缩算法新进展,介绍适用于医疗卫生的文本数据压缩算法。以往经典的压缩算法存在压缩率不足及通常适用于小文件的缺点,对此相关研究提出了适用于海量文本并具有高压缩率的压缩感知算法。通过对机器学习和深度学习用于文本压缩进行相关讨论,为日后文本压缩发展研究提供参考。

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