高慧颖，公孟秋，刘嘉唯 (北京理工大学 管理与经济学院，北京 100081)

情感分析是利用自然语言处理、文本分析等技术识别和分析语料库中主观信息的过程[1]. 国内外学者致力于利用情感知识和机器学习的方法获取用户情感倾向，一些学者通过扩展语义相似的情感词扩充了情感词典[2]，一些学者研究了中文文本及短文本特征提取的方法[3-5]，为后续的研究打下了良好基础. 医疗行业属于数据密集型行业，部分学者对医疗在线语料进行了文本分析. 高慧颖等[6]曾利用改进的主题模型对医疗评论进行主题挖掘；DEVGAN 等[7]分析在线医生评论来了解正面和负面评论的特征； LIU等[8]通过挖掘医疗评论确定文本主题以及患者的情感态度；GREAVES等[9]基于NHS上的评论选取三个维度进行了情感分析；向菲等[10]运用基于规则的主题挖掘及情感分析方法获取医院评论中的情感.

虽然情感分析技术已经比较成熟，但是目前对医疗评论的情感分析依然面临上下文语境和情感词典直接影响分析的准确性、医疗评论的专业性及表述差异性等问题，因此本文从医疗评论的特点出发，进一步完善医疗服务领域情感词典，构建主题特征集及医疗评论规则，并建立特征加权词向量模型，提高在线医疗评论情感分析的有效性.

1 基于特征加权词向量的情感分析方法

1.1 研究方法

根据在线医疗评论的特点，提出一套基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析方法. 研究……