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在线医疗社区中面向医生的协同标注研究 被引量：4
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作者 叶佳鑫 熊回香 +1 位作者 童兆莉 孟秋晴 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第6期118-128,共11页
【目的】通过挖掘文本特征寻找某医生的相似医生,以相似医生的特征为基础对医生进行标注,丰富对医生特征的描述。【方法】利用Word2Vec词向量模型对医生的咨询文本、文章标题与咨询范围进行向量表示,在此基础上挖掘相似医生;进而分析挖... 【目的】通过挖掘文本特征寻找某医生的相似医生,以相似医生的特征为基础对医生进行标注,丰富对医生特征的描述。【方法】利用Word2Vec词向量模型对医生的咨询文本、文章标题与咨询范围进行向量表示,在此基础上挖掘相似医生;进而分析挖掘的相似医生的特征,对标注的目标医生进行协同标注。【结果】基于咨询文本、文章标题与咨询范围的医生标注结果,准确率分别为0.667、0.252与0.708,混合不同文本进行标注的准确率为1.000。【局限】对文本语义特征的挖掘不够深入,以单一文本进行标注的准确率与召回率有待提高。【结论】基于咨询文本产生的标签与患者即时需求较为紧密,基于文章标题产生的标签与医生兴趣具有较强联系,基于咨询范围与混合不同文本所得标签具有较高的准确率,从文本挖掘出发进行医生的协同标注能在一定程度上推荐合适的标签。 展开更多
关键词 Word2Vec 协同标注 医生标注 标签推荐
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