一种基于改进LDA主题模型的患者评价分类方法技术

本发明专利技术涉及一种基于改进LDA主题模型的患者评价分类方法，其目标是对全科医生服务的患者书面评价进行高效、精确的分类。首先，通过系列预处理步骤处理患者评价，包括分词、简写转换、去除停用词、去除数字和特殊字符、去除低频和高频词汇。接着，应用多种无监督聚类算法对数据进行分析，产生多个聚类结果，并计算模糊度，以此构建高置信度数据集。使用该数据集训练一种改进LDA主题模型，包括计算类间散布矩阵和类内散布矩阵，更新投影矩阵，并利用其对数据集重新聚类，确定60个类别中心主题。最终，对给定的用户评价文本确定文本主题类别。本发明专利技术的创新在于结合多种聚类算法和高置信度数据选择，提高了主题模型训练的准确性，并通过60个细致划分的主题类别，使得患者评价分类更精准，有助于改善医疗服务质量。

【技术实现步骤摘要】

：本专利技术涉及医疗用户评价分析，具体为一种基于改进lda主题模型的患者评价分类方法。

技术介绍

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技术介绍
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1、随着互联网技术的发展和社交媒体平台的普及，患者通过在线平台留下对医疗服务的评价变得越来越常见。这些评价包含了丰富的信息，可以反映出医疗服务的质量、患者满意度以及可能存在的问题。然而，由于这些评价数量庞大且格式多样，传统的人工分析方法无法高效地处理和提取其中的关键信息。

2、目前，机器学习，尤其是主题模型如隐含狄利克雷分配(lda)，已被用于文本分析和信息提取。lda能够从大量文本中识别出隐含的主题结构，帮助揭示文本数据中的潜在模式。然而，标准的lda模型在处理特定领域，如医疗服务评价时，面临着特定的挑战。这些挑战包括如何有效处理特定领域的术语，如何准确反映评价中的情感倾向，以及如何克服数据中固有的偏见。

3、此外，现有技术在从文本数据中提取的信息应用于公共卫生管理和决策方面也存在局限性。尽管已有研究表明利用患者评价可以改善医疗服务质量，但现有方法在将这些信息转化为实际操作和策略方面仍有改进空间。特别是在如本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进LDA主题模型的患者评价分类方法，其特征在于，具体包含以下步骤完成患者评价分类：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进LDA主题模型的患者评价分类方法，其特征在于，S1中所述一系列预处理步骤具体为：

3.根据权利要求1所述的一种基于改进LDA主题模型的患者评价分类方法，其特征在于，S2中所述多算法聚类具体包括K均值聚类算法(K-means Clustering)、基于密度的空间聚类应用噪声算法(DBSCAN)和层次聚类算法(Hierarchical Clustering)，其中模糊度计算公式为：

4.根据权利要求1所述的一种基于改进LD...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进lda主题模型的患者评价分类方法，其特征在于，具体包含以下步骤完成患者评价分类：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进lda主题模型的患者评价分类方法，其特征在于，s1中所述一系列预处理步骤具体为：

3.根据权利要求1所述的一种基于改进lda主题模型的患者评价分类方法，其特征在于，s2中所述多算法聚类具体包括k均值聚类算法(k-means clustering)、基于密度的空间聚类应用噪声算法(dbscan)和层次聚类算法(hierarchical clustering)，其中模糊度计算公式为：

4.根据权利要求1所述的一种基于改进lda主题模型的患者评价分类方法，其特征在于，s3中高置信度数...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈晶，
申请(专利权)人：成臻医疗科技无锡有限公司，
类型：发明
国别省市：