本文關(guān)鍵詞：腦血管病醫(yī)療論壇的主題與文本情感分析研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著社會的發(fā)展,人們對自身健康的關(guān)注程度日益提高,大家不再滿足于疾病的被動治療,而是轉(zhuǎn)向健康的自主管理,醫(yī)療論壇的興起則很大程度上滿足了這一需求。在醫(yī)療論壇中,人們可以提出自己感興趣的話題,并與其他的論壇成員進行討論,交流觀點,與此同時,醫(yī)療論壇還提供了患者尋求診療幫助和情感慰藉的溝通平臺。對醫(yī)療論壇進行深入的分析,一方面可以客觀科學(xué)的掌握論壇成員的真實需求,為疾病的診療過程提供參考,另一方面可以優(yōu)化醫(yī)療論壇的交互界面,提升用戶體驗,提高用戶參與的積極性,在很大程度上促進醫(yī)療論壇的發(fā)展。健康的廣泛關(guān)注也提升了學(xué)者對于醫(yī)療領(lǐng)域的研究熱情,研究角度也各有側(cè)重。國內(nèi)醫(yī)療相關(guān)的研究大多集中于醫(yī)療體制或者具體診療的改進,對于醫(yī)療論壇的研究則更多的采用調(diào)查問卷或內(nèi)容分析等方法,但是這些簡單的統(tǒng)計分析方法并不能滿足日益增長的文本。醫(yī)療論壇的發(fā)帖文本主觀性較強,而且每個帖子都具備主題和情感極性兩種屬性,因此,可以基于兩種屬性展開研究,探索醫(yī)療論壇中人們關(guān)注的熱點主題和情感極性。因此本文致力于采用更為科學(xué)有效的方法,以腦血管病醫(yī)療論壇為切入點,對論壇發(fā)帖的主題和文本情感進行分析,主要的研究內(nèi)容如下：(1)提出了基于改進的LDA主題模型的醫(yī)療論壇的主題識別方法。通過對LDA主題模型的研究,并綜合腦血管病醫(yī)療論壇發(fā)帖文本的特點,提出改進的LDA主題模型,并提出主題識別的整體框架；(2)提出了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)療論壇文本情感分析方法。通過對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,選取具體模型,對腦血管病醫(yī)療論壇發(fā)帖文本的情感極性進行分析,并提出文本情感分析的整體框架；(3)主題識別和文本情感分析的實證研究。借助三九健康網(wǎng)腦血管病論壇下的發(fā)帖文本,對腦血管病醫(yī)療論壇的主題識別和文本情感分析進行實證研究,對實證結(jié)果進行評價,最后分別對主題識別的結(jié)果、情感極性分析的結(jié)果和兩者相結(jié)合的結(jié)果進行分析,并對結(jié)果的進一步應(yīng)甩提出建議。通過對腦血管病醫(yī)療論壇主題識別和文本情感分析的研究,得出了以下結(jié)論：(1)通過與LDA主題模型和加權(quán)后的LDA主題模型的實驗對比,證明了改進的LDA主題模型在腦血管病醫(yī)療論壇主題識別領(lǐng)域的適用性;(2)通過與樸素貝葉斯和支持向量機的實驗對比,證明了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層感知器在腦血管病醫(yī)療論壇文本情感分析領(lǐng)域的適用性；(3)通過實證研究,分析出三九健康網(wǎng)腦血管病論壇用戶關(guān)注的6個熱點主題,每個帖子的情感極性,以及每個主題的情感極性分布,并建議可以將研究結(jié)果為醫(yī)生的診療過程提供參考,將主題與情感極性標簽化處理用于醫(yī)療論壇的優(yōu)化,而對于該醫(yī)療論壇的研究也為課題中腦卒中云平臺醫(yī)療論壇的建立提供了參考。
【關(guān)鍵詞】：醫(yī)療論壇 LDA 主題識別 多層感知器 情感極性
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 1 緒論13-23
• 1.1 研究背景與意義13-15
• 1.1.1 研究背景13-14
• 1.1.2 研究意義14-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-19
• 1.2.1 醫(yī)療論壇研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.2 主題識別研究現(xiàn)狀16-17
• 1.2.3 文本情感分析研究現(xiàn)狀17-19
• 1.3 研究內(nèi)容與框架19-21
• 1.3.1 研究內(nèi)容及主要貢獻19-20
• 1.3.2 研究框架20-21
• 1.4 研究方法21-23
• 2 相關(guān)理論概述23-37
• 2.1 主題識別相關(guān)理論概述23-27
• 2.1.1 主題識別相關(guān)概念23
• 2.1.2 主題識別的研究方法23-24
• 2.1.3 LDA主題模型理論概述24-27
• 2.2 文本情感分析理論概述27-36
• 2.2.1 情感分析相關(guān)理論概述27-28
• 2.2.2 文本情感分析的研究方法28
• 2.2.3 DNN理論概述28-36
• 2.3 本章小結(jié)36-37
• 3 基于改進LDA模型的腦血管病醫(yī)療論壇主題識別研究37-45
• 3.1 LDA模型存在的缺陷37-39
• 3.1.1 原始LDA主題模型存在的缺陷37-38
• 3.1.2 基于TF-IDF加權(quán)的LDA模型的缺陷38-39
• 3.2 改進的LDA主題模型的提出39-41
• 3.2.1 改進后的模型描述39
• 3.2.2 改進后的算法描述39-41
• 3.3 改進的LDA模型主題分析的評價方法41-42
• 3.4 改進的LDA模型主題分析的框架42-44
• 3.5 本章小結(jié)44-45
• 4 基于DNN的腦血管病醫(yī)療論壇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算法的流程介紹47-48
• 4.3 基于DNN的文本情感分析框架48-49
• 4.4 本章小結(jié)49-51
• 5 腦血管病醫(yī)療論壇的主題與文本情感分析的實證研究51-65
• 5.1 實證研究對象的選取51-52
• 5.2 實驗數(shù)據(jù)的獲取及預(yù)處理52-53
• 5.2.1 實驗數(shù)據(jù)的獲取52
• 5.2.2 實驗數(shù)據(jù)的預(yù)處理52-53
• 5.3 基于改進的LDA模型的主題分析實證研究53-55
• 5.3.1 實驗參數(shù)的設(shè)置53
• 5.3.2 實驗結(jié)果分析及評價53-55
• 5.4 基于DNN的文本情感分析實證研究55-56
• 5.4.1 實驗數(shù)據(jù)集的標注情況55
• 5.4.2 文檔的向量表示和參數(shù)的設(shè)置55
• 5.4.3 實驗結(jié)果的評價55-56
• 5.5 主題識別與文本情感分析實驗結(jié)果的結(jié)合討論56-63
• 5.5.1 主題識別實驗結(jié)果的討論56-59
• 5.5.2 文本情感分析實驗結(jié)果的討論59
• 5.5.3 研究結(jié)果的綜合討論59-61
• 5.5.4 研究結(jié)果的進一步應(yīng)用61-63
• 5.6 本章小結(jié)63-65
• 6 總結(jié)與展望65-67
• 6.1 研究結(jié)論65-66
• 6.2 展望66-67
• 參考文獻67-70
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果70-72
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集72

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5 田p

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