10.15918/j.tbit1001-0645.2021.350
基于改进BTM模型的医疗服务质量因素识别
针对在线医疗评论文本长度短、语义稀疏的特点,提出一种基于词共现分析的在线医疗评论主题挖掘模型.应用于短文本的BTM主题模型在词对的选择过程中缺少对词语语义相关性的考虑,通过引入词共现分析计算语义相关性,设定阈值筛选参与训练的词对,进行医疗评论主题挖掘,基于主题一致性TC值和JS散度对比改进的COA-BTM主题模型与传统的BTM主题模型和LDA主题模型在医疗评论主题挖掘中的效果.实验结果表明改进的COA-BTM模型在主题一致性和主题质量上均具有更好的效果,证明了其在在线医疗评论挖掘领域的有效性.基于改进算法在医疗评论主题挖掘中的应用和SERVQUAL模型,更全面地识别了医疗服务质量影响因素.
主题模型、在线医疗评论、词共现分析、COA-BTM模型
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TP391.1(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金71972012
2022-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
1167-1174
