Magyar páciensek narratív tapasztalatainak elemzése BERT témamodellezéssel és szentimentelemzéssel
A pácienseknek a betegellátás során szerzett tapasztalatai fontos információkkal szolgálnak az ellátás problémáiról, amelyek elemzésével és felhasználásával az egészségügyi ellátás minősége javítható. A páciens-élményeket vizsgáló kutatások száma folyamatosan növekszik, azonban hazánkban kevés kutat...
Elmentve itt :
Szerzők: | |
---|---|
Testületi szerző: | |
Dokumentumtípus: | Könyv része |
Megjelent: |
2022
|
Sorozat: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
18 |
Kulcsszavak: | Nyelvészet - számítógép alkalmazása |
Tárgyszavak: | |
Online Access: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/75883 |
Tartalmi kivonat: | A pácienseknek a betegellátás során szerzett tapasztalatai fontos információkkal szolgálnak az ellátás problémáiról, amelyek elemzésével és felhasználásával az egészségügyi ellátás minősége javítható. A páciens-élményeket vizsgáló kutatások száma folyamatosan növekszik, azonban hazánkban kevés kutatás használ erre természetesnyelv-feldolgozáson alapuló módszereket. A jelen vizsgálat célja a hazai betegellátásban szerzett tapasztalatokról szóló írásokban megjelenő témák azonosítása és az írások érzelmi polaritásának meghatározása volt. Egy hazai online fórumon 2009 és 2020 közt megjelent, Web Scraper-rel letöltött 1663 blogbejegyzést elemeztünk témamodellezéssel és szentimentelemzéssel, előtanított huBERT és egy finomhangolt HIL-SBERT transzformer modell segítségével. A modell 326 és 200 témát azonosított, amelyeket manuális elemzéssel kategóriákká vontuk össze. A modell az írások 94,4%-át negatívan osztályozta, hasonló tendenciát mutatva az éves bontásra is. A szóbeágyazási BERT modellen alapuló témamodellezéssel eredményesen kinyerhetők a betegellátásban szerzett tapasztalatokat leíró szövegekben megjelenő mintázatok. Az eredmények minőségét azonban befolyásolja a korpusz nagysága, azaz a blogbejegyzések száma és terjedelme. |
---|---|
Terjedelem/Fizikai jellemzők: | 311-324 |
ISBN: | 978-963-306-848-9 |