题目： 基于文本分析的智能诊断辅助方法研究
篇幅：5000字符
时间：10月17号

注：内容思路参考
内容如下：（之前是图文结合。现在删除图，只做文字。下面具体说明了下做文字的方法）
一、前言 将目前医学情况，诊断都是人脑………………等等。
二、对病历的文档，直接从里面抽取特征值，分词，通过分类，实现疾病判别。（举个例子，N份病例的数据，把WORD文档转换成TXT，然后提取特征值，分词，经过神经网络训练，实现：输入病历的病情描述的时候，可以判别出是疾病）
方法：数据：病历（有病情描述+医生结论）
数据预处理：对 病历中的 病情描述进行分词，提取特征，word2vector 然后把病情描述和医生结论相互关联。PS，难点在于，数据的预处理，因为这个是病历，需要有医学的专业名词
通过神经网络训练：利用CNN模型。（CNN可以介绍目前做了什么工作，取得了什么效果）
三、最后实验拿一份病历中的病情描述，放进去，得出诊断结果(其中多少的成功率)