主题建模和希腊临床医生与患者对话的情绪分析在血液恶性瘤中
Maria Evangelia Chatzimina1, Helen A Papadaki2, Charalampos Pontikoglou2
1Department of Electrical and Computer Engineering, Hellenic Mediterranean University, Heraklion 71004, Greece; Computer Science, Foundation for Research and Technology-Hellas (FORTH) Heraklion 700 13, Greece.
使用自然语言处理 (NLP) 分析希腊临床对话揭示了关键主题和情绪调. 这项研究支持开发情感感知的人工智能用于低资源语言在敏感的医疗领域,如息护理.
科学领域:
- 计算语言学计算语言学
- 医疗信息学医学信息学
- 情感计算是一种情感计算.
背景情况:
- 临床对话,特别是在血液癌症和息治疗方面,信息丰富,情绪复杂.
- 了解对话结构可以增强人工智能,无论是信息传递还是个性化情感支持.
- 开发低资源语言的人工智能需要文化和情感调整的方法.
研究的目的:
- 调查希腊临床对话中的专题内容和情感细微差别.
- 为希腊语言推进情感智能数字工具的创建.
- 解决在医疗环境中需要人工智能支持的需求.
主要方法:
- 使用BERTopic对超过52,000个匿名的希腊临床发言进行主题建模.
- 采用了一个针对特定领域的情绪分类器,对希腊医疗数据进行了微调.
- 利用一个大型语言模型 (Gemma-3) 和KeyBERT进行主题标签.
主要成果:
- 确定了35个主题集群,包括症状,诊断,情绪状态,治疗和终身规划.
- 患者表达了关于疼痛,不确定性和个人损失的高度负面情绪.
- 临床医生主要使用中立或同情的积极语调,特别是在提供支持或建议时.
结论:
- 自然语言处理有效地解读医学话语中的内容和情绪调.
- 这些发现有助于为希腊语和类似的低资源语言开发情感感知度的数字健康工具.
- 这种方法对于诸如息治疗,增强患者支持等敏感领域尤为有价值.
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