http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-2.xsd
Magyar páciensek narratív tapasztalatainak elemzése BERT témamodellezéssel és szentimentelemzéssel
Magyar számítógépes nyelvészeti konferencia (18.) (2022) (Szeged)
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.
Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia 18