期刊论文

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情报科学

1007-7634

2020

38

5

58-64,72

10.13833/j.issn.1007-7634.2020.05.008

国家社会科学基金年度项目“融合知识图谱和深度学习的在线学术资源挖据与推荐研究”(19BTQ005) 中央高校基本科研业务费重大培育项目“基于语义网的在线健康信息的挖掘与推荐研究”(CCNU19Z02004) 2019年度贵州财经大学校级项目资助“医疗大数据中在线医疗信息的挖掘与推荐研究”(2019XYB03) 华中师范大学优秀博士学位论文培育计划项目“基于文本语义与用户特征挖掘的医疗资源推荐研究”(2019YBZZ096)。

本校为第一机构

【目的/意义】为在线医疗问诊平台中的医生自动生成高质量标签,更好地服务于对医生资源的分类、检索和管理。【方法/过程】基于在线问诊文本信息,提出了结合时间周期特征与文本主题特征的医生标签自动生成算法。首先根据医生相关文本信息提取关键词生成候选标签,然后从患者问题文本和医生回答文本两个方面进行LDA主题模型训练,按时间周期挖掘出问题文本和回答文本的主题特征,对候选标签进行质量控制;最后经标签加权混合后得到最终的医生标签。【结果/结论】实验结果表明,该标签自动生成算法能够反映出医生标签生成的动态性,能够准确生成符合医生专业知识特征的高质量标签,具有较好的标签生成效果...

【Purpose/significance】Generate high-quality labels for doctors in the online medical consultation platform auto matically,so as to better serve the classification,retrieval and management of doctors'resources.【Method/process】Based on the text information of online consultation,an algorithm of automatic generation of doctor label combining time cycle fea ture and text topic feature was proposed.Firstly,extract keywords and generate candidate tags based on the doctor-related text information.Then,conduct LDA topic model training from the two ...