基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析

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.

基于改进BTM模型的医疗服务质量因素识别

针对在线医疗评论文本长度短、语义稀疏的特点,提出一种基于词共现分析的在线医疗评论主题挖掘模型。应用于短文本的BTM主题模型在词对的选择过程中缺少对词语语义相关性的考虑,通过引入词共现分析计算语义相关性,设定阈值筛选参与训练的词对,进行医疗评论主题挖掘,基于主题一致性TC值和JS散度对比改进的COA-BTM主题模型与传统的BTM主题模型和LDA主题模型在医疗评论主题挖掘中的效果。实验结果表明改进的COA-BTM模型在主题一致性和主题质量上均具有更好的效果,证明了其在在线医疗评论挖掘领域的有效性。基于改进算法在医疗评论主题挖掘中的应用和SERVQUAL模型,更全面地识别了医疗服务质量影响因素。