用于支持孕产妇护理的情感日记文本分析计算模型开发
摘要
我们提出了新的计算模型，用于分析孕妇自我报告的情感日记文本，以支持孕产妇护理。我们在临床环境之外收集了情感评分，并开发了新模型，以促进代表不同情感评分的人员之间情感表达的解释和交流。基于构建情绪理论、维度情绪类别模型和自我评估人体模型（Self Assessment Manikin）的情感评分，我们展示了利用向量空间和聚类方法的计算模型来分析语言学数据的新方案。35 名以芬兰语为母语的人提供了 195 个情感形容词和 16 个与妊娠相关的芬兰语名词在愉悦度、唤醒度和优势度维度上的情感评分。我们开发了新模型，以表示各种人群亚组分类之间情感评分的依赖性和差异，包括“无子女女性”、“有子女女性”和“无子女男性”，我们认为这些是孕产妇护理中需要解决的重要人群细分。我们的情感评分显示愉悦度和优势度之间存在显著相关性（如 Warriner 等人，2013），并且与以前的数据收集（Söderholm 等人，2013；Eilola & Havelka，2010；Warriner 等人，2013）具有相关性。我们的情感评分对基于性别、性别-父母角色以及评分时间和持续时间的分类有显著影响。我们的结果表明，与性别和年龄（Warriner 等人，2013）以及母亲身份（Rosebrock 等人，2015）的显著情感差异相一致。我们提出的模型旨在支持健康相关的交流。我们的结果建议接下来在真实的临床环境中收集孕产妇护理患者的情感评分。
引用
@article{arxiv.1710.04158,
title = {Development of computational models for emotional diary text analysis to support maternal care},
author = {Lauri Lahti and Henni Tenhunen and Seppo Heinonen and Minna Helkavaara and Maritta Pöyhönen-Alho and Paulus Torkki},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.04158},
year = {2017}
}
备注
This article manuscript version was completed on 17 October 2017, and it was self-archived on the arXiv repository (https://arxiv.org/) on 17 October 2017. It contains 56 pages (31 for the article and 25 for Appendices A-F). The article contains 7 tables and 2 figures. Updated: clarity, previous research and statistical results (e.g. significance of correlations, main effects and differences)