【摘 要】
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目的分析患者体验文本,改善医疗服务质量,提升患者满意度,为大量患者体验文本提供有效的分析手段。方法对患者体验文本使用长短期记忆模型进行情感分类;对负向体验文本利用主
【机 构】
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华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院
【基金项目】
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湖北省卫生计生委，2017—2018，委托高校区域平台大数据课题研究（项目编号：0216516196）;中央高校基本科研业务费资助;华中科技大学自主创新基金项目“面向社交网络的情感分析与观点挖掘方法研究”（项目编号：0118516036）
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目的分析患者体验文本,改善医疗服务质量,提升患者满意度,为大量患者体验文本提供有效的分析手段。方法对患者体验文本使用长短期记忆模型进行情感分类;对负向体验文本利用主题生成模型与点互信息进行主题分析。结果情感分类达到平均94.66%的精确率、94.77%的召回率与94.61%的F1值,提炼出负向患者体验文本包含的主题,并分析了各年度主题热度与变化趋势。结论该方法可以有效的识别负向患者体验文本,并进一步对负向体验文本的主题进行提炼与分析,有助于医院管理者从大量患者体验文本中及时了解患者感受,挖掘服务问题,提升
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