随着互联网的迅速发展,通过先进的大数据、云计算、物联网等技术,医疗健康行业与互联网行业相融合,从而促进了在线医疗健康行业的发展。在线医疗以其费用低廉、操作简便等特点,一定程度上缓解了医疗资源不平等、挂号难、看病贵等问题。市场上主要的在线医疗平台均提供了针对医生和医院的评价窗口,可供患者对医生在线诊疗及服务质量等方面进行评价。当前在线医疗服务平台中积累了大量患者对医生诊疗工作的评价内容,对此类评价信息进行细粒度分析,有助于更进一步了解到患者对医生服务满意度的情况,并将医生服务细化至各方面,从而得到患者真正在意的服务类型,促进医患关系的缓解,为医生及医院提升服务质量提供参考。本文基于框架语义理论,通过对在线评论数据的框架语义标注,研究医生服务质量评价主题识别问题。研究内容包含在线医疗评论文本的框架语义分析和医生服务质量评价主题识别两方面。在框架语义分析阶段,基于在线医疗评论数据,采用框架语义分析体系构建医疗领域框架语义分类词典,采用以词典和规则为基础的方法,对在线评论进行框架和语义角色标注。在医生服务质量评价主题识别阶段,首先根据语义标注结果中的框架和框架元素,参考医疗服务管理领域相关文献,对其自底向上归纳医生服务质量评价主题,构建医生评价主题知识库;以框架语义标注为基础,结合语义相似度算法,将文本中语义信息与评价主题知识库相匹配,从而识别在线评论中的评价主题。实验基于5000条在线医生评论数据,针对框架语义标注和医生服务质量评价主题识别,分别进行封闭测试及开放测试,采用准确率、召回率和F值来评价其方法的性能。最终实验结果获得了较高的准确率和召回率,证明了方法的有效性,为医疗健康领域情感语义资源提供了新型数据获取及分析技术,是情感分析向医疗领域发展的一次有益探索。