基于BERT-LDA模型的在线健康社区用户信息需求研究
Minhao Xiang1, Dongdong Zhong1, Minghua Han1
1Business School, Ningbo University, Ningbo 315211, China.
本研究使用先进的BERT-LDA模型来分析用户在线社区的健康信息需求和情绪. 它揭示了信息需求和情绪表达之间的相关性,有助于提供个性化的健康内容.
科学领域:
- 计算语言学计算语言学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 社交媒体分析
背景情况:
- 越来越多的公共卫生意识和对在线健康信息的需求.
- 需要对用户信息要求和情绪反应有细微的理解.
- 传统方法在分析复杂的在线健康讨论时的局限性.
研究的目的:
- 引入和验证一个先进的BERT-LDA模型用于在线健康社区的主题情绪分析.
- 识别和分类主要用户的健康信息需求.
- 研究特定的健康信息需求与用户情绪之间的关系.
主要方法:
- 开发和应用一个集成的BERT-LDA模型.
- 分析来自在线健康社区的用户生成内容.
- 在九个预定义的用户信息类别中进行主题建模和情绪分析.
主要成果:
- 确定九个关键用户信息要求类别 (例如,原因,症状,治疗,预防).
- 在这些主题中量化积极和消极情绪的分布.
- 证明BERT-LDA模型在主题和情绪识别方面提高了准确性.
结论:
- 伯特-LDA模型为了解用户的健康信息需求和情绪提供了一个强大的框架.
- 调查结果提供了对用户对健康信息的情绪反应的见解,这对于个性化内容至关重要.
- 这项研究支持在数字环境中改进健康沟通策略.
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