基于主题挖掘和情感分析的在线健康社区用户评论研究

摘 要：［目的/意义］在线健康社区为用户提供线上健康服务，分析其用户评论的潜在信息，对于医疗服务质量的提高和健康社区信息建设的优化具有重要意义。［方法/过程］本文提出了一个在线健康社区用户评论分析模型。首先，通过隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，LDA）主题模型挖掘患者评论的主题；其次，使用分类模型对患者评论进行主题分类；最后，通过词频—逆文档频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency，TF-IDF）方法以及情感倾向点互信息（Semantic Orientation Pointwise Mutual Information，SO-PMI）方法构建领域情感词典，计算各个主题的患者评论文本的情感得分，分析不同情感倾向的评论信息。（剩余15586字）