基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析
Sentiment Analysis of Online Healthcare Reviews Based on Feature Weighted Word Vector作者机构：北京理工大学管理与经济学院北京100081
出 版 物：《北京理工大学学报》 (Transactions of Beijing Institute of Technology)
年 卷 期：2021年第41卷第9期
页 面：999-1005页
核心收录：
学科分类：1002[医学-临床医学] 1001[医学-基础医学(可授医学、理学学位)] 08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：情感分析 在线医疗评论 特征加权词向量 情感词典 主题模型
摘 要：针对在线医疗评论文本具有行业专业性强、差异性大、不够规范等特点,提出一种基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析方法.利用Word2vec方法构建词向量模型,抽取情感词集合完善医疗服务领域情感词典,根据句法关系识别主题词与情感词的依存关系,引入期望交叉熵因子,建立特征加权词向量模型,分析在线医疗评论的情感倾向.实验结果表明扩充的医疗服务情感词典在分析性能上的准确率、召回率以及F1值均高于基础情感词典,引入期望交叉熵因子后,基于特征加权词向量的情感分析方法在SVM分类上表现出更好的效果,体现了其在在线医疗评论挖掘领域的良好效用.
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