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文档简介
口碑情感分析
口碑权重计算应用举例导语口碑权重计算应用举例导语/01导语以“好大夫在线”为案例,做口碑权重计算应用。本案例需要计算口碑发布者的在线口碑文本记录和决策用户的咨询文本记录的相似性。由此相似性计算涉及的文本对象主要为短文本,本案例推荐采用基于词的相似性的文本相似性计算方法。在计算短文本相似性时,逐对计算词汇之间的相似性,并对相似性结果进行加权求和。
口碑权重计算应用举例/02口碑权重计算应用举例在基于词汇的文本建模方法中,需要知道文档中可能出现的每一个词汇的向量表示。在分析用户就医需求背景时,一般主要关注和医疗主题相关的词汇。这些词汇在文本的分词阶段可以基于《医疗主题词表》进行筛选。当前对中文语料来说,没有标准的《医疗主题词表》可供使用。本案例将基于搜狗输入法的若干医疗主题词库作为基础词典,对其进行人工筛选构造。口碑权重计算应用举例对词典中所有词汇的向量化结果采用Java语言的Word2Vec模块进行计算。Word2Vec模块的核心为基于深度学习的词嵌入语言模型,该语言模型为分布式的语言模型。口碑权重计算应用举例医疗主题词向量的相似度表示如下页表所示。在词汇测试中,规定向量的维度为100。下表的相似项的反馈与实际情况比较一致,这间接地验证了词汇模型在结果上的准确性。口碑权重计算应用举例表:医疗主题词向量的相似度表示。口
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