计算机工程与应用 ›› 2023, Vol. 59 ›› Issue (19): 82-91.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2206-0167
谭旭,吴璞,蒋知义,邹凯,吕欣
TAN Xu, WU Pu, JIANG Zhiyi, ZOU Kai, LYU Xin
摘要: 为了探析医患关系近年来的情感演化过程,助力政府部门决策干预提供理论依据,从而更好引导网络舆论走向,促进和谐医患关系的构建。针对互联网复杂语境下大规模医患舆情文本数据,在BERT预训练模型下游任务中构建情感分类器,并与LDA主题抽取技术相结合进行多维情感演化仿真分析,最后结合ARIMA模型进行情感走势预测。通过实验分析表明,LDA-BERT医患舆情多维情感分析模型的情感预测准确度达到98%,ARIMA医患舆情时间序列预测模型的预测平均误差低于11.25%,证明其能够有效运用于大规模医患舆情演化的多维度监测与分析。