脑血管病医疗论坛的主题与文本情感分析研究

发布时间：2017-04-16 05:21

  本文关键词：脑血管病医疗论坛的主题与文本情感分析研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着社会的发展,人们对自身健康的关注程度日益提高,大家不再满足于疾病的被动治疗,而是转向健康的自主管理,医疗论坛的兴起则很大程度上满足了这一需求。在医疗论坛中,人们可以提出自己感兴趣的话题,并与其他的论坛成员进行讨论,交流观点,与此同时,医疗论坛还提供了患者寻求诊疗帮助和情感慰藉的沟通平台。对医疗论坛进行深入的分析,一方面可以客观科学的掌握论坛成员的真实需求,为疾病的诊疗过程提供参考,另一方面可以优化医疗论坛的交互界面,提升用户体验,提高用户参与的积极性,在很大程度上促进医疗论坛的发展。健康的广泛关注也提升了学者对于医疗领域的研究热情,研究角度也各有侧重。国内医疗相关的研究大多集中于医疗体制或者具体诊疗的改进,对于医疗论坛的研究则更多的采用调查问卷或内容分析等方法,但是这些简单的统计分析方法并不能满足日益增长的文本。医疗论坛的发帖文本主观性较强,而且每个帖子都具备主题和情感极性两种属性,因此,可以基于两种属性展开研究,探索医疗论坛中人们关注的热点主题和情感极性。因此本文致力于采用更为科学有效的方法,以脑血管病医疗论坛为切入点,对论坛发帖的主题和文本情感进行分析,主要的研究内容如下：(1)提出了基于改进的LDA主题模型的医疗论坛的主题识别方法。通过对LDA主题模型的研究,并综合脑血管病医疗论坛发帖文本的特点,提出改进的LDA主题模型,并提出主题识别的整体框架；(2)提出了基于深度神经网络的医疗论坛文本情感分析方法。通过对深度神经网络的研究,选取具体模型,对脑血管病医疗论坛发帖文本的情感极性进行分析,并提出文本情感分析的整体框架；(3)主题识别和文本情感分析的实证研究。借助三九健康网脑血管病论坛下的发帖文本,对脑血管病医疗论坛的主题识别和文本情感分析进行实证研究,对实证结果进行评价,最后分别对主题识别的结果、情感极性分析的结果和两者相结合的结果进行分析,并对结果的进一步应甩提出建议。通过对脑血管病医疗论坛主题识别和文本情感分析的研究,得出了以下结论：(1)通过与LDA主题模型和加权后的LDA主题模型的实验对比,证明了改进的LDA主题模型在脑血管病医疗论坛主题识别领域的适用性;(2)通过与朴素贝叶斯和支持向量机的实验对比,证明了基于深度神经网络的多层感知器在脑血管病医疗论坛文本情感分析领域的适用性；(3)通过实证研究,分析出三九健康网脑血管病论坛用户关注的6个热点主题,每个帖子的情感极性,以及每个主题的情感极性分布,并建议可以将研究结果为医生的诊疗过程提供参考,将主题与情感极性标签化处理用于医疗论坛的优化,而对于该医疗论坛的研究也为课题中脑卒中云平台医疗论坛的建立提供了参考。
【关键词】：医疗论坛 LDA 主题识别 多层感知器 情感极性
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.1
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 1 绪论13-23
• 1.1 研究背景与意义13-15
• 1.1.1 研究背景13-14
• 1.1.2 研究意义14-15
• 1.2 国内外研究现状15-19
• 1.2.1 医疗论坛研究现状15-16
• 1.2.2 主题识别研究现状16-17
• 1.2.3 文本情感分析研究现状17-19
• 1.3 研究内容与框架19-21
• 1.3.1 研究内容及主要贡献19-20
• 1.3.2 研究框架20-21
• 1.4 研究方法21-23
• 2 相关理论概述23-37
• 2.1 主题识别相关理论概述23-27
• 2.1.1 主题识别相关概念23
• 2.1.2 主题识别的研究方法23-24
• 2.1.3 LDA主题模型理论概述24-27
• 2.2 文本情感分析理论概述27-36
• 2.2.1 情感分析相关理论概述27-28
• 2.2.2 文本情感分析的研究方法28
• 2.2.3 DNN理论概述28-36
• 2.3 本章小结36-37
• 3 基于改进LDA模型的脑血管病医疗论坛主题识别研究37-45
• 3.1 LDA模型存在的缺陷37-39
• 3.1.1 原始LDA主题模型存在的缺陷37-38
• 3.1.2 基于TF-IDF加权的LDA模型的缺陷38-39
• 3.2 改进的LDA主题模型的提出39-41
• 3.2.1 改进后的模型描述39
• 3.2.2 改进后的算法描述39-41
• 3.3 改进的LDA模型主题分析的评价方法41-42
• 3.4 改进的LDA模型主题分析的框架42-44
• 3.5 本章小结44-45
• 4 基于DNN的脑血管病医疗论坛的文本情感分析研究45-51
• 4.1 BP算法存在的缺陷45-46
• 4.2 基于交叉熵的BP算法及流程46-48
• 4.2.1 基于交叉熵的BP算法描述46-47
• 4.2.2 基于交叉熵的BP算法的流程介绍47-48
• 4.3 基于DNN的文本情感分析框架48-49
• 4.4 本章小结49-51
• 5 脑血管病医疗论坛的主题与文本情感分析的实证研究51-65
• 5.1 实证研究对象的选取51-52
• 5.2 实验数据的获取及预处理52-53
• 5.2.1 实验数据的获取52
• 5.2.2 实验数据的预处理52-53
• 5.3 基于改进的LDA模型的主题分析实证研究53-55
• 5.3.1 实验参数的设置53
• 5.3.2 实验结果分析及评价53-55
• 5.4 基于DNN的文本情感分析实证研究55-56
• 5.4.1 实验数据集的标注情况55
• 5.4.2 文档的向量表示和参数的设置55
• 5.4.3 实验结果的评价55-56
• 5.5 主题识别与文本情感分析实验结果的结合讨论56-63
• 5.5.1 主题识别实验结果的讨论56-59
• 5.5.2 文本情感分析实验结果的讨论59
• 5.5.3 研究结果的综合讨论59-61
• 5.5.4 研究结果的进一步应用61-63
• 5.6 本章小结63-65
• 6 总结与展望65-67
• 6.1 研究结论65-66
• 6.2 展望66-67
• 参考文献67-70
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果70-72
• 学位论文数据集72

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本文编号：310095