医药词库检测

**基于规则匹配的词典法：** 建立医药词库，利用正则表达式等技术匹配文本中是否出现词库中的词语。优点是简单直接，易于实现；缺点是难以识别新词、错别字以及词语的多义性。

**基于机器学习的分类方法：** 利用已标注的医药文本数据训练分类模型，例如支持向量机、朴素贝叶斯、深度学习模型等，对输入文本进行分类预测，判断是否属于医药领域。优点是能够识别新词和语义，准确率较高；缺点是需要大量的标注数据进行训练。

**基于词向量和语义相似度的检测：** 将词语转换为向量表示，计算文本与医药领域关键词的语义相似度，根据相似度判断文本是否属于医药领域。优点是能够捕捉词语间的语义关系；缺点是需要构建高质量的词向量模型和医药领域关键词库。

高效液相色谱仪（HPLC）：用于分离、鉴定和定量分析药物成分。可以检测药物纯度、含量和杂质，是医药词库检测中最常用的仪器之一。

质谱仪（MS）：用于分析药物分子的质量和结构。可以提供药物分子量、分子式和结构信息，对未知化合物的鉴定和杂质分析尤为重要。

核磁共振波谱仪（NMR）：用于分析药物分子的结构和组成。可以提供分子中原子的空间排列信息，有助于确定药物的化学结构。

红外光谱仪（IR）：用于分析药物分子的官能团。通过测量分子振动吸收光谱，可以识别药物中的特定化学键和官能团。

紫外-可见光分光光度计（UV-Vis）：用于测定药物的吸光度。可以进行定性和定量分析，特别适用于含有发色团的药物检测。

气相色谱仪（GC）：用于分离和检测挥发性或热稳定性好的药物成分。在医药词库检测中，主要用于分析挥发性杂质和残留溶剂。

原子吸收分光光度计（AAS）：用于检测药物中的金属元素含量。可以分析药物中的微量金属杂质或有效成分中的金属元素。

电化学分析仪：用于分析药物的氧化还原性质。可以进行药物的电化学行为研究和含量测定，特别适用于某些具有电活性的药物。