隨著社會(huì)的快速發(fā)展,人們對(duì)醫(yī)療保健的觀念正由過去被動(dòng)的疾病診療發(fā)展為對(duì)自身健康的主動(dòng)管理。近年來,結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)與醫(yī)療健康的各類在線醫(yī)療社區(qū)網(wǎng)站就應(yīng)運(yùn)而生。深入地挖掘和分析在線醫(yī)療社區(qū),可以把握用戶所關(guān)注的熱點(diǎn)話題和情感傾向,同時(shí)為用戶查找和獲取信息提供便利。早期對(duì)在線醫(yī)療社區(qū)的研究偏向于人工形式的統(tǒng)計(jì)分析,隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,這些方法已不再適用于處理海量文本。由此,機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域相關(guān)的智能化方法逐漸應(yīng)用于在線醫(yī)療社區(qū)的分析中。作為社區(qū)中的信息交流方式,社區(qū)中的文本通常帶有主觀性,其最重要的特點(diǎn)就是主題與情感。因此本文探索利用智能化的方法,對(duì)社區(qū)成員普遍關(guān)注的熱點(diǎn)主題和情感進(jìn)行深入研究。首先,本文介紹了在線醫(yī)療社區(qū)、熱點(diǎn)主題識(shí)別和文本情感分析的研究背景,然后對(duì)在線醫(yī)療社區(qū)主題識(shí)別和情感分析方法中存在的主要問題進(jìn)行分析,并介紹了主題識(shí)別和情感分析的相關(guān)理論基礎(chǔ)。其次,本文提出一種在線醫(yī)療社區(qū)熱點(diǎn)主題識(shí)別方法,考慮到在線醫(yī)療文本中醫(yī)療詞匯分布特征以及文本篇幅較短、非標(biāo)準(zhǔn)化的特點(diǎn),改進(jìn)隱狄利克雷分配模型（Latent Dirichlet Allocation,LDA）提出MS-LDA主題模型。在主題... 

【文章來源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

CBOW的結(jié)構(gòu)

Skip-gram的結(jié)構(gòu)

LDA概率圖模型


本文編號(hào)：3105130