【摘 要】
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【目的】当前关于在线患者评论的研究较多地集中于从统计描述层面对相关因素进行探讨与分析,少部分研究涉及在线患者评论的文本挖掘,也主要是采用LDA主题模型或其它聚类算法等无监督的形式进行主题的抽取,这些方法存在主观性强、主题不受控等缺陷。本研究拟采用基于卷积神经网络的框架,构建患者评论的主题识别模型,从实证角度,对大规模患者评论文本进行主题抽取,并结合医院等级、疾病专科、患者反馈倾向以及反馈延迟等角度
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【目的】当前关于在线患者评论的研究较多地集中于从统计描述层面对相关因素进行探讨与分析,少部分研究涉及在线患者评论的文本挖掘,也主要是采用LDA主题模型或其它聚类算法等无监督的形式进行主题的抽取,这些方法存在主观性强、主题不受控等缺陷。本研究拟采用基于卷积神经网络的框架,构建患者评论的主题识别模型,从实证角度,对大规模患者评论文本进行主题抽取,并结合医院等级、疾病专科、患者反馈倾向以及反馈延迟等角度来分析患者评论中探讨的主题,从而发现患者就诊时关注的重点问题,为社区用户的就医提供参考,为医疗服务的改善提供建议。【方法】本研究的方法可以概括为:（1）实验数据获取。本研究采用自编程的方式来设计、开发数据采集策略与存储结构,定期对微医网中患者评论数据进行收集。（2）相关知识库构建。本研究采用Word2Vec的算法对大规模患者评论文本训练词向量,完成领域文本向量化表示库构建;参考LDA模型的建模结果,制定标签纳入标准,采用人工标注的形式,完成患者评论主题语料库构建。（3）不均衡样本学习。本研究提出了一种动态混合采样的技术,并结合迁移学习的思想,来改善多标签数据转换后不均衡样本数据的学习问题。（4）主题识别模型构建。本研究引入卷积神经网络的深度学习框架作为主题识别的基础模型,并结合本研究提出的不均衡样本学习策略,来训练患者评论主题识别模型。（5）患者评论主题实证分析。本研究用所训练的模型对大规模患者评论数据进行主题识别,通过构建索引词典的形式对医院类型、疾病专科、反馈倾向以及反馈延迟字段进行清洗,结合这些字段从多方面对患者反馈的主题进行探讨与分析。【结果】本研究的结果可以概括为:（1）模型训练阶段。卷积神经网络CNN模型相比支持向量机SVM模型,在大部分主题识别任务的效果测试中,准确率、召回率、F1值有明显提升;动态混合采样DMS+CNN模型相比CNN模型,在所有主题识别任务的效果测试中,召回率有明显提升;迁移学习TL+CNN模型相比CNN模型,在所有主题识别任务的效果测试中,准确率有明显提升;DMS+TL+CNN模型相比其他模型,在所有主题识别任务的效果测试中,F1值有明显提升。（2）实证分析阶段。患者反馈中6类主题总体的占比从多到少分别是态度主题、措施主题、能力主题、效果主题、环境主题、费用主题。从不同等级医院、不同疾病专科、不同患者反馈倾向以及不同患者反馈延迟来看,6类主题在组内的占比分布与总体的占比分布相类似,在组间的占比分布则略有不同。【结论】本研究的结论可以概括为:（1）模型训练阶段。本研究提出的基于动态混合采样与迁移学习相结合的患者评论主题识别模型在应对不均衡样本问题时能够有效提升患者评论识别的效果。（2）实证分析阶段。从总体来看,患者在撰写就诊反馈时,较为关注的是医生服务态度、医生能力以及医疗措施,而医疗费用、医疗环境、医疗效果这些问题在他们的反馈中被提及的比例较低。从不同等级医院、不同疾病专科、不同患者反馈倾向以及不同患者反馈延迟来看,患者关注的问题在他们的反馈表达上会有一定的差异。【创新与不足】本研究的创新之处在于采用基于卷积神经网络的框架构建患者评论主题识别模型,并且在模型训练过程中提出了动态混合采样的技术,结合迁移学习的思想来改善不均衡样本数据的学习问题。此外本研究从实证角度对大规模的患者评论进行了识别,并且从多方面分析患者反馈探讨的内容。但是本研究仍然存在一些不足:一是,患者评论主题语料库不够完善;二是,预训练词向量模型和分类模型较为基础;三是,多标签数据转换策略较为简单。
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