医疗众包中方案文本特征对最佳方案选择的影响研究
发布时间：2021-01-01 05:39
人们对于健康资源的需求正在随着生活水平的提高而不断上升,然而我国目前相对落后的经济制约了人们对于医疗资源的需求。如何在当前的情况下有效合理的分配医疗资源是目前急需解决的难题。计算机技术的发展,特别是在线医疗社区、医疗众包等新技术的发展为解决这一个难题提供了新的思路与方法。医疗众包汇集了全球互联网用户的力量,以一种便捷的方式解决传统方式难以解决的问题。它增强了人们获取医疗信息和定制医疗方案的能力。伴随着越来越多的人参与其中,平台中也充斥了大量的众包信息,需要患者对众多方案进行甄别选择。而医疗众包中的方案多是以文字的形式给出的,研究这些文本的特征对众包发布者选择最佳方案的影响因素至关重要。本研究选取了方案与问题文本的相似性、方案文本态度、方案文本易读性、方案文本专业性和方案文本长度5个文本特征,从文本特征的角度探究影响患者选择最佳方案的因素。本研究首先通过文献收集,梳理和总结了已有研究中会影响方案选择的文本特征。然后结合医疗领域的特点提出研究假设。本研究选取了“微医”作为研究平台,利用CRITIC的方法计算了方案文本的易读性;利用文本分析的方法计算了问题文本和方案文本之间的余弦相似性;基于...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：57 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
文本相似度计算方法总结基于语料库的方式是借助计算机工具构建的语料库、运用统计的方法来计算
的医疗环境和资源支持。这也会影响患者对于方案的选择。因此，在本研究中将医院的等级当作控制变量。综合上述假设和控制变量，得到本研究的核心模型如下图3-1所示：图3-1 研究模型3.3 本章小结本章以医疗众包环境为研究背景，结合研究问题与自然语言处理技术，建立了
医疗方案之后，患者会对问题进行选择，选出一个最佳答案。提供最佳答案的医生会得到患者悬赏的金额。提问和回答的界面如下图所示：图4-1 “微医”APP“大家帮”平台界面4.2 变量说明及描述性分析4.2.1 变量定义及取值本研究当中，因变量 是一个虚拟变量，代表在该问题 的所有回复中第 条方案是否被采纳，如果被采纳，则该虚拟变量值为 1，否则为 0。（1）相似性 方案文本与问题文本的相似性 是指问题 与该问题的回复中第条方案 之间的相似度。本研究中选择的是基于向量空间模型的方法。这种方法是将问题与回答之间的文本分别表示为对应的向量后，再计算两个向量之间的相似度。常用的向量表示方式是由词频-逆文档矩阵（TF-IDF）计算权重将两个文本分别表示为向量形式，另一种方式是通过词集模型（Set Of Words, SOW）将文本表示为独热向量（One-hotvector）。这里的向量不考虑词语在整个文本中的位置，而只是简单的将文本表示为向量以便于运算。因此这样子的表示方式丢失了文本的语义信息。得到表示文本的向量之后再计算余弦相似
【参考文献】：
期刊论文
[1]文本相似度计算方法研究综述[J]. 王春柳,杨永辉,邓霏,赖辉源. 情报科学. 2019(03)
[2]面向中文短文本情感分析的改进特征选择算法[J]. 王荣波,沈卓奇,黄孝喜,谌志群. 杭州电子科技大学学报(自然科学版). 2019(01)
[3]基于深度神经网络和LSTM的文本情感分析[J]. 王子牛,吴建华,高建瓴,陈娅先,王许. 软件. 2018(12)
[4]基于在线评论情感分析的海淘APP用户满意度研究[J]. 赵杨,李齐齐,陈雨涵,曹文航. 数据分析与知识发现. 2018(11)
[5]基于情感倾向的众包模式下接包方声誉评价模型构建[J]. 卢新元,卢泉,黄梦梅,李梓奇. 统计与决策. 2018(17)
[6]基于循环神经网络和注意力模型的文本情感分析[J]. 胡荣磊,芮璐,齐筱,张昕然. 计算机应用研究. 2019(11)
[7]众包模式及其奖金策略研究[J]. 冯小亮,吴继研,王殿文. 广东财经大学学报. 2018(04)
[8]众包物流活动中大众持续参与行为研究——以外卖O2O行业为例[J]. 卢新元,卞春会,李杨莉,李珊珊. 物流工程与管理. 2018(06)
[9]基于深度循环神经网络的跨领域文本情感分析[J]. 余传明. 图书情报工作. 2018(11)
[10]文本情感分析综述[J]. 刘爽,赵景秀,杨红亚,徐冠华. 软件导刊. 2018(06)
硕士论文
[1]众包竞赛平台接包方持续参与意愿的实证研究[D]. 龚红梅.华侨大学 2018
[2]大学生对网络昵称与头像的性别化感知和印象评价[D]. 张心一.华中师范大学 2018
[3]基于众包模式的数字人文公民科学项目的公众参与激励研究[D]. 张轩慧.南京理工大学 2018
[4]基于文本语义分块的中医病情分类问题研究[D]. 付钊.浙江大学 2018
[5]社交媒体头像选择与个人自我表达分析[D]. 李宇佳.吉林大学 2017
[6]悬赏模式下文本类众包方案过滤研究[D]. 王天顺.合肥工业大学 2017
[7]消除经济刺激对医疗服务质量的影响分析[D]. 宋兴月.华中科技大学 2016
[8]基于线性回归的中文文本可读性预测方法研究[D]. 孙刚.南京大学 2015
[9]汉语中级泛读教材难度定量分析[D]. 罗素华.湖南师范大学 2015
[10]众包质量控制算法及评价框架研究[D]. 唐思.浙江大学 2015
本文编号：2951020
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：57 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
文本相似度计算方法总结基于语料库的方式是借助计算机工具构建的语料库、运用统计的方法来计算
的医疗环境和资源支持。这也会影响患者对于方案的选择。因此，在本研究中将医院的等级当作控制变量。综合上述假设和控制变量，得到本研究的核心模型如下图3-1所示：图3-1 研究模型3.3 本章小结本章以医疗众包环境为研究背景，结合研究问题与自然语言处理技术，建立了
医疗方案之后，患者会对问题进行选择，选出一个最佳答案。提供最佳答案的医生会得到患者悬赏的金额。提问和回答的界面如下图所示：图4-1 “微医”APP“大家帮”平台界面4.2 变量说明及描述性分析4.2.1 变量定义及取值本研究当中，因变量 是一个虚拟变量，代表在该问题 的所有回复中第 条方案是否被采纳，如果被采纳，则该虚拟变量值为 1，否则为 0。（1）相似性 方案文本与问题文本的相似性 是指问题 与该问题的回复中第条方案 之间的相似度。本研究中选择的是基于向量空间模型的方法。这种方法是将问题与回答之间的文本分别表示为对应的向量后，再计算两个向量之间的相似度。常用的向量表示方式是由词频-逆文档矩阵（TF-IDF）计算权重将两个文本分别表示为向量形式，另一种方式是通过词集模型（Set Of Words, SOW）将文本表示为独热向量（One-hotvector）。这里的向量不考虑词语在整个文本中的位置，而只是简单的将文本表示为向量以便于运算。因此这样子的表示方式丢失了文本的语义信息。得到表示文本的向量之后再计算余弦相似
【参考文献】：
期刊论文
[1]文本相似度计算方法研究综述[J]. 王春柳,杨永辉,邓霏,赖辉源. 情报科学. 2019(03)
[2]面向中文短文本情感分析的改进特征选择算法[J]. 王荣波,沈卓奇,黄孝喜,谌志群. 杭州电子科技大学学报(自然科学版). 2019(01)
[3]基于深度神经网络和LSTM的文本情感分析[J]. 王子牛,吴建华,高建瓴,陈娅先,王许. 软件. 2018(12)
[4]基于在线评论情感分析的海淘APP用户满意度研究[J]. 赵杨,李齐齐,陈雨涵,曹文航. 数据分析与知识发现. 2018(11)
[5]基于情感倾向的众包模式下接包方声誉评价模型构建[J]. 卢新元,卢泉,黄梦梅,李梓奇. 统计与决策. 2018(17)
[6]基于循环神经网络和注意力模型的文本情感分析[J]. 胡荣磊,芮璐,齐筱,张昕然. 计算机应用研究. 2019(11)
[7]众包模式及其奖金策略研究[J]. 冯小亮,吴继研,王殿文. 广东财经大学学报. 2018(04)
[8]众包物流活动中大众持续参与行为研究——以外卖O2O行业为例[J]. 卢新元,卞春会,李杨莉,李珊珊. 物流工程与管理. 2018(06)
[9]基于深度循环神经网络的跨领域文本情感分析[J]. 余传明. 图书情报工作. 2018(11)
[10]文本情感分析综述[J]. 刘爽,赵景秀,杨红亚,徐冠华. 软件导刊. 2018(06)
硕士论文
[1]众包竞赛平台接包方持续参与意愿的实证研究[D]. 龚红梅.华侨大学 2018
[2]大学生对网络昵称与头像的性别化感知和印象评价[D]. 张心一.华中师范大学 2018
[3]基于众包模式的数字人文公民科学项目的公众参与激励研究[D]. 张轩慧.南京理工大学 2018
[4]基于文本语义分块的中医病情分类问题研究[D]. 付钊.浙江大学 2018
[5]社交媒体头像选择与个人自我表达分析[D]. 李宇佳.吉林大学 2017
[6]悬赏模式下文本类众包方案过滤研究[D]. 王天顺.合肥工业大学 2017
[7]消除经济刺激对医疗服务质量的影响分析[D]. 宋兴月.华中科技大学 2016
[8]基于线性回归的中文文本可读性预测方法研究[D]. 孙刚.南京大学 2015
[9]汉语中级泛读教材难度定量分析[D]. 罗素华.湖南师范大学 2015
[10]众包质量控制算法及评价框架研究[D]. 唐思.浙江大学 2015
本文编号：2951020
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