基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析

摘要：

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.

关键词：情感分析;在线医疗评论;特征加权词向量;情感词典;主题模型

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71972012

在线出版日期：2021-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：999-1005