基于改进LDA的在线医疗评论主题挖掘

作     者：高慧颖 刘嘉唯 杨淑昕 GAO Hui-ying;LIU Jia-wei;YANG Shu-xin

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：2019年第39卷第4期

页      面：427-434页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71572013) 

主　　题：主题抽取 医疗服务 语义稀疏 CO-LDA 词共现分析 

摘      要：对利用主题模型挖掘医疗服务主题进行了深入研究,针对LDA主题模型用于医疗评论主题挖掘中存在的语义稀疏、共现信息不足等问题,提出一种基于词共现分析与LDA主题模型结合的CO-LDA模型.首先使用词共现分析方法对评论语料库进行分析,得到词共现矩阵.其次利用LDA主题模型对语料评论进行建模表示,挖掘出患者对医疗服务的关注点.基于平均最小JS距离、平均肯德尔等级相关系数τ_b及平均TF-IDF 3个指标对比CO-LDA模型与传统LDA模型在医疗评论主题挖掘中的应用效果,实验最终表明CO-LDA模型识别主题的一致性和主题质量优于LDA模型.将实验结果与中国《医院评价标准》进行对比,一致性较高,说明基于CO-LDA的在线医疗评论主题挖掘方法的有效性.