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口碑情感分析

口碑權(quán)重計(jì)算應(yīng)用舉例導(dǎo)語(yǔ)口碑權(quán)重計(jì)算應(yīng)用舉例導(dǎo)語(yǔ)/01導(dǎo)語(yǔ)以“好大夫在線(xiàn)”為案例，做口碑權(quán)重計(jì)算應(yīng)用。本案例需要計(jì)算口碑發(fā)布者的在線(xiàn)口碑文本記錄和決策用戶(hù)的咨詢(xún)文本記錄的相似性。由此相似性計(jì)算涉及的文本對(duì)象主要為短文本，本案例推薦采用基于詞的相似性的文本相似性計(jì)算方法。在計(jì)算短文本相似性時(shí)，逐對(duì)計(jì)算詞匯之間的相似性，并對(duì)相似性結(jié)果進(jìn)行加權(quán)求和。

口碑權(quán)重計(jì)算應(yīng)用舉例/02口碑權(quán)重計(jì)算應(yīng)用舉例在基于詞匯的文本建模方法中，需要知道文檔中可能出現(xiàn)的每一個(gè)詞匯的向量表示。在分析用戶(hù)就醫(yī)需求背景時(shí)，一般主要關(guān)注和醫(yī)療主題相關(guān)的詞匯。這些詞匯在文本的分詞階段可以基于《醫(yī)療主題詞表》進(jìn)行篩選。當(dāng)前對(duì)中文語(yǔ)料來(lái)說(shuō)，沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的《醫(yī)療主題詞表》可供使用。本案例將基于搜狗輸入法的若干醫(yī)療主題詞庫(kù)作為基礎(chǔ)詞典，對(duì)其進(jìn)行人工篩選構(gòu)造?？诒畽?quán)重計(jì)算應(yīng)用舉例對(duì)詞典中所有詞匯的向量化結(jié)果采用Java語(yǔ)言的Word2Vec模塊進(jìn)行計(jì)算。Word2Vec模塊的核心為基于深度學(xué)習(xí)的詞嵌入語(yǔ)言模型，該語(yǔ)言模型為分布式的語(yǔ)言模型?？诒畽?quán)重計(jì)算應(yīng)用舉例醫(yī)療主題詞向量的相似度表示如下頁(yè)表所示。在詞匯測(cè)試中，規(guī)定向量的維度為100。下表的相似項(xiàng)的反饋與實(shí)際情況比較一致，這間接地驗(yàn)證了詞匯模型在結(jié)果上的準(zhǔn)確性?？诒畽?quán)重計(jì)算應(yīng)用舉例表：醫(yī)療主題詞向量的相似度表示?？?/p>

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