排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
针对在线医疗评论文本具有行业专业性强、差异性大、不够规范等特点,提出一种基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析方法.利用Word2vec方法构建词向量模型,抽取情感词集合完善医疗服务领域情感词典,根据句法关系识别主题词与情感词的依存关系,引入期望交叉熵因子,建立特征加权词向量模型,分析在线医疗评论的情感倾向.实验结果表明扩充的医疗服务情感词典在分析性能上的准确率、召回率以及F1值均高于基础情感词典,引入期望交叉熵因子后,基于特征加权词向量的情感分析方法在SVM分类上表现出更好的效果,体现了其在在线医疗评论挖掘领域的良好效用. 相似文献
2.
对利用主题模型挖掘医疗服务主题进行了深入研究,针对LDA主题模型用于医疗评论主题挖掘中存在的语义稀疏、共现信息不足等问题,提出一种基于词共现分析与LDA主题模型结合的CO-LDA模型.首先使用词共现分析方法对评论语料库进行分析,得到词共现矩阵.其次利用LDA主题模型对语料评论进行建模表示,挖掘出患者对医疗服务的关注点.基于平均最小JS距离、平均肯德尔等级相关系数τb及平均TF-IDF 3个指标对比CO-LDA模型与传统LDA模型在医疗评论主题挖掘中的应用效果,实验最终表明CO-LDA模型识别主题的一致性和主题质量优于LDA模型.将实验结果与中国《医院评价标准》进行对比,一致性较高,说明基于CO-LDA的在线医疗评论主题挖掘方法的有效性. 相似文献
1