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患者投诉是改善医疗服务管理的珍贵资源。针对患者投诉分析需要大量人力、时间成本以及分类存在主观影响的问题,使用一种科学的分类标准对收集到的患者投诉进行人工标注,设计了一种基于长短期记忆模型的多个二元分类器结合的方法对患者投诉语料进行分类,探索了分类器对于单标签语料、多标签语料和仿真语料的分类预测的性能,为患者投诉分类提供了一种全新高效的方法,为更好地理解患者投诉打下坚实基础。  相似文献
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提出了一种基于Labeled LDA主题模型的医学文献自动分类法。以10个医学领域的研究文献为案例,通过语料库的设置及参数设置调整模型为最佳,与SVM方法进行对比实验。结果显示,无论是准确率还是召回率,基于Labeled LDA主题模型的自动分类法均比SVM法高出7.00%左右,表明基于Labeled LDA主题模型的医学文献自动分类法具有较好的医学领域文本分类效果。  相似文献
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