乳腺结节的发病率、发病程度及患者治疗选择的调查研究

对在河南省部分地区医院及体检中心收集到的740份调查问卷进行整理统计分析,发现乳腺结节在女性中十分高发且趋于低龄化:740名女性中,患有乳腺结节共有311名,发病率达42.03%;在176名20岁以下女性中,患有乳腺结节的共有27名,发病率达15.34%。通过问卷调查发现女性对自身乳房状况不够关注,对乳腺结节了解度及预防意识普遍较低。在治疗方式的选择上,大多数患者对中医治疗的认可度高于西医治疗。因此在社会对女性健康的关注方面及乳腺结节的临床治疗上提出建议。

基于可扩展LDA模型的微博话题特征抽取研究

【目的/意义】提出一种基于可扩展LDA模型的微博话题特征抽取方法。【方法/过程】利用词语权重调整方法筛选高贡献度高频词语;基于bootstrap思想,迭代产生特征词条候选集;引入信息熵值理论筛选话题词条;并利用四维泛化分类实现对特征词条的泛化和归类。【结果/结论】本文以真实新浪微博数据为实验对象,实验结果表明基于扩展LDA模型的特征词提取方法可弥补传统LDA模型在话题可解释性上的不足,有效地对微博文本进行话题特征抽取。

面向微博话题的“主题+观点”词条抽取算法研究

【目的】自动抽取微博话题信息,从主题及观点两个维度整合揭示微博话题内容与观点。【方法】将主题模型应用于微博话题中,结合改进的TF-IDF算法,构建主题特征词向量;基于特征词向量中特征词之间的相关度,自动抽取主题词汇链;引入情感词典,抽取主题观点,无监督构建"主题+观点"词条。【结果】使用爬虫工具抽取2014年6月–2015年6月期间4个特定热门微博话题事件的微博共24 598条,抽取"主题+观点"词条,平均准确率达到80.3%,召回率为76.7%。【局限】数据量依旧较小,主题模型对于微博短文本的特征抽取效果仍需提高。【结论】本文算法可以准确且有效地描述话题事件内容及其相应观点。