词嵌入改进的WLDA算法提升短文本情感分析一致性

在现代信息技术背景下，短文本评论情感分析在医疗服务平台等应用场景中日益重要，特别是在处理用户评价、产品反馈时，能够帮助企业快速了解用户需求和满意度。然而，传统的主题模型，如Latent Dirichlet Allocation (LDA) 在处理这类短文本数据时，往往面临上下文依赖性较差的问题。这可能导致情感分析的准确性下降，因为短文本的含义往往依赖于前后文。 针对这一问题，研究人员提出了基于词嵌入的改进主题模型——Word-Embedded Latent Dirichlet Allocation (WLDA)。该模型的核心创新在于，它利用Skip-Gram模型训练出的词向量w*来替代LDA中的传统词汇表示w`。Skip-Gram模型是一种强大的词嵌入技术，能够捕捉词语之间的语义关系，从而更好地反映短文本中词的潜在含义和情感倾向。在LDA的吉布斯采样过程中，引入了一个可调节参数λ，用来控制词的重采样概率。通过这种方式，WLDA能够更有效地调整不同词汇在不同主题下的分布，提高主题的一致性和情感识别的准确性。 实验结果显示，相比于其他同类主题模型，基于词嵌入的WLDA在情感分类任务上表现出显著的优势。它能够更好地理解和解析短文本的语境，减少因词汇选择不当导致的情感分析偏差，从而提升整体的分析效果。这对于医疗服务平台来说，意味着能更精确地理解用户的情感反馈，优化服务，提升用户体验。 为了进一步推广和引用这一研究成果，论文作者提供了详细的信息，包括通讯作者花树雯的联系方式，以及论文发表在《计算机系统应用》杂志上的具体卷期和URL。研究者们在进行短文本评论情感分析时，可以参考这篇工作，以改进模型的性能和应用效果。 改进主题模型的短文本评论情感分析是当前研究的热点之一，通过结合词嵌入技术和智能调整的采样策略，提高了情感分析的精度和效率，对于提升AI在医疗等领域的实际应用具有重要意义。