Word2Vec 与 Doc2Vec 在临床出院小结无监督情感分析中的应用
计算与语言
2018-05-02 v1 机器学习
摘要
在本研究中，我们探索了 Word2Vec 与 Doc2Vec 在临床出院小结情感分析中的应用。由于数据集没有情感标注，我们采用了无监督学习。需注意，无监督学习比需要有标注情感训练集数据的监督学习更为现实。我们旨在检测是否存在针对某种疾病的潜在偏向或偏见。我们使用 SentiWordNet 为数据集建立情感金标准，并评估 Word2Vec 与 Doc2Vec 方法的性能。我们已表明，Word2Vec 与 Doc2Vec 方法在数据集的情感分析中相互补充结果。
引用
@article{arxiv.1805.00352,
title = {Word2Vec and Doc2Vec in Unsupervised Sentiment Analysis of Clinical Discharge Summaries},
author = {Qufei Chen and Marina Sokolova},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.00352},
year = {2018}
}
备注
23 pages, 3 figures, 16 tables