基于深度学习的医学文本情感分析
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。本研究使用双向编码器表示来自转换器(BERT)的基本预训练模型,并在输出层使用卷积神经网络(CNN)、全连接网络(FCN)和图卷积网络(GCN)等模块进行实验和分析。结果表明,在与 BERT 等预训练模型结合使用较小的医学文本数据集进行训练时,CNN 模型优于其他网络。该研究强调了在医学领域实现有效情感分析中模型选择的重要性,并为未来研究开发更高效的模型架构提供了参考。
本文介绍了利用人工智能评估医疗文本情感的方法,重点关注自然语言处理和深度学习技术的整合。研究表明算法在情感分类和神经退行性疾病预测方面取得了进展,但也面临道德应用和潜在偏见等挑战。人工智能改变医疗实践的潜力是无可否认的,提供了一个以患者需求为中心的未来。研究结果倡导人工智能与医疗人文的结合。