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为有效地分析患者对医院的评价,本文提出利用机器学习算法对文本的情感进行分析,该算法利用TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)提取文本特征向量,利用朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifi er)对信息进行分类,确定评价的情感极性。实验表明,利用该算法能较好反映患者评论的情感倾向,有助于更加有效地提高医院管理和服务的质量。