【摘 要】
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【目的】围绕慢病群体患病人数多、服务需求大等现实需求,同时基于在线健康用户大多对健康信息的获取利用效率低下的现实问题,研究以慢病中的高血压疾病为例进行用户健康词表构建与熟悉度评估的方法学探索,通过实现高血压用户健康词汇的自动识别、映射、聚类以及熟悉度评估排序,以提高在线健康用户的健康信息检索和吸收利用效率。【方法】研究首先通过文献分析了解国内外用户健康词表构建与熟悉度评估机制;随后通过网络爬虫获取
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【目的】围绕慢病群体患病人数多、服务需求大等现实需求,同时基于在线健康用户大多对健康信息的获取利用效率低下的现实问题,研究以慢病中的高血压疾病为例进行用户健康词表构建与熟悉度评估的方法学探索,通过实现高血压用户健康词汇的自动识别、映射、聚类以及熟悉度评估排序,以提高在线健康用户的健康信息检索和吸收利用效率。【方法】研究首先通过文献分析了解国内外用户健康词表构建与熟悉度评估机制;随后通过网络爬虫获取寻医问药网、春雨医生网与百度高血压吧这三个高血压在线健康社区中的用户文本语料,并借助新词发现技术与ICTCLAS分词系统对语料进行切分;接着利用BERT模型对获得的用户健康词汇与医学专业术语进行向量表示,借助余弦相似度与PMI指标来实现词汇与术语间的映射匹配,并通过K-means聚类方法来实现未映射词聚类研究;最后借助词汇-文档的潜语义分析结果,并结合词汇间共现次数与词汇词频特征来评估词汇同义词/近义词集合与相似词聚类集合中的词汇使用熟悉度排序。【结果】三个网站共爬取了13,675条用户交流内容,经过去重等预处理操作后共保留9,573条分析数据;研究共提取626个用户健康词汇与169个医学专业术语,用户健康词汇主要集中在疾病、症状、治疗与饮食方面;169个医学专业术语均能匹配到相应的词汇同义词/近义词集合,词汇映射得到的同义词/近义词集合中共有534个词汇,去重后的用户健康词汇匹配数量有432个,占总词汇的69.01%（432/626）,其中精确匹配的词汇有127个,占总词汇的20.29%（127/626）,包括综合征、肾性高血压等词,而剩下的未映射词有194个,占总词汇的30.99%（194/626）;194个未映射词的相似词聚类得到了7个不同主题类别的词汇聚类集合,按照聚类集合中的核心词汇所最终确定的主题类别包括疾病病变、症状体征、有机物质、治疗药物、疾病治疗、检查控制与健康作息;熟悉度评估结果显示各词汇集合中,词汇词频相同或更高的情况下,综合词汇-文档潜语义结果与词汇间共现次数信息后其熟悉度排序可能更低。【结论】在线健康用户的健康表达文本与医学专业术语间的确存在差异,而用户健康词表的构建与应用,以及词汇熟悉度评估排序结果的应用一定程度上可以缩减这种差异,提高用户对在线健康信息文本的阅读理解与吸收利用。研究结果为未来慢病用户健康词表构建研究提供了参考,但词表自动化扩展与维护以及词表在实际应用场景中的验证与优化问题仍需进一步研究完善。
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