隨著人們健康管理意識的提高,人們正在進行著積極的自我健康管理。在線健康問答社區(qū)為醫(yī)患交流和人們獲取基本健康醫(yī)療知識提供了途徑。在線健康社區(qū)中囊括了大量的醫(yī)患問答。這些問答兼具社交媒體數(shù)據(jù)的覆蓋廣,更新速度快,信息良莠不齊,內(nèi)容貼近病患的日常健康管理需要等特點。因此,基于在線健康社區(qū)挖掘的知識對于主流的文獻知識具有互補性,可以發(fā)現(xiàn)最新的健康醫(yī)學(xué)知識。本文采用尋醫(yī)問藥網(wǎng)社區(qū)問答數(shù)據(jù),研究如何從在線健康社區(qū)中挖掘健康管理知識,主要包括知識的自動化提取和知識質(zhì)量的可靠性評估。具體來說,首先以疾病與食材作用關(guān)系為例研究在線健康社區(qū)的知識自動化提取。采取多源詞典匹配進行實體名識別,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行關(guān)系分類,提取了常見30種疾病與215種食材的作用關(guān)系。實證顯示模型效果顯著,其F1（兼顧準確率和召回率的綜合指標）為0.80,而人工標注的準確率為0.84,支持向量機的F1為0.74。在此基礎(chǔ)上,本文對所抽取知識的可靠性進行評估。在評估方法上,文章構(gòu)造了文本特征,時間特征,問答關(guān)聯(lián)性特征,回答者個人信息特征,搜索引擎驅(qū)動的特征,話題特征;采取機器學(xué)習(xí)方法進行答案的自動化評價。實證發(fā)現(xiàn)這些特征可以顯著... 

【文章來源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

尋醫(yī)問藥網(wǎng)上醫(yī)生回答頁面

圖 3- 2 關(guān)系提取流程的示意圖Fig.3-2 process diagram of relation extraction食材名識別提取之前，需要對文中出現(xiàn)的實體名進行識別。采取擴展辭典與啟料中出現(xiàn)的疾病名稱和中藥名稱。

句子的向量化表示Fig.3-3Vectorrepresentationofsentence

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]網(wǎng)絡(luò)健康社區(qū)中的文本挖掘方法研究[D]. 呂英杰.上海交通大學(xué) 2013

碩士論文
[1]醫(yī)患問答社區(qū)文本挖掘研究[D]. 佟鐵.遼寧科技大學(xué) 2015



本文編號：3338671