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数据分析与知识发现
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基于主题生成和多标签分类的在线疫苗不良反应帖子舆情分析研究
陈东华,张润彤
(对外经济贸易大学信息学院 北京  100029) (北京交通大学经济管理学院 北京  100044)
Public Opinion Analysis of Online Posts about Vaccine Reactions Based on Topic Modeling and Multi-label Classification
Chen Donghua,Zhang Runtong
(School of Information Technology and Management, University of International Business and Economics, Beijing 100029, China) (School of Economics and Management, Beijing Jiaotong University, 100044, China)
全文: PDF (1517 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

[目的] 利用主题生成和多标签分类方法为疫苗安全性监测和公众舆情分析提供决策支持。

[方法] 提出基于隐含狄利克雷分布的在线疫苗不良反应帖子主题生成方法,建立不同策略下基于多标签分类的疫苗帖子舆情主题识别方法并研究公众对疫苗的情感与用户行为关系。

[结果] 融合情感词典与MedDRA词典能提高疫苗相关帖子情感识别精度高达15.17%。One-vs-Rest方法实现疫苗舆情主题识别精度达97.15%,而其他分类方法仅实现约80%精度。

[局限] 社交平台上用户发布的疫苗不良反应相关帖子包含大量非标准术语,影响疫苗不良反应信息提取,需要融合医学术语集和多模态数据分析,进一步提高舆情主题的识别精度。

[结论] 疫苗相关帖子主题建模及情感分析提高疫苗接种后用户舆情分析与辅助决策精度。

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关键词 网络舆情疫苗不良反应事件主题挖掘情感分析多标签分类     
Abstract

[Objective] Topic mining and multi-label classification are leveraged to provide decision support for vaccine adverse event (VAE) monitoring and public opinion analysis.

[Methods] We propose a latent Dirichlet allocation-based VAE topic modeling method with the use of domain knowledge and accordingly develop a public opinion analysis method for vaccine-associated posts based on different strategies of multi-label classification. Finally, we discuss the relationships between user vaccine-related sentiments and the patterns of online user behaviors.

[Results] The use of sentiment dictionaries and MedDRA terminology sets improves the accuracy of VAE-related sentiment analysis by up to 15.17%. The One-vs-Rest-based methods achieve an accuracy of up to 97.15% while the other methods merely achieve an average accuracy of 80%.

[Limitations] Lots of non-standard terms about VAE-associated posts on social media have great influence in vaccine-related information extraction. Further use of controlled medical terminology and multimodal information analysis will improve the accuracy of vaccine-related public opinion analysis.

[Conclusions] VAE topic mining and sentiment analysis improve the accuracy of public opinion analysis and decision support for people after massive vaccination.

Key words Public Opinion Analysis    Vaccine Adverse Event    Topic Mining    Sentiment Analysis    Multi-label Classification
     出版日期: 2022-03-01
ZTFLH:  TP391.1  
引用本文:   
陈东华, 张润彤. 基于主题生成和多标签分类的在线疫苗不良反应帖子舆情分析研究 [J]. 数据分析与知识发现, 10.11925/infotech.2096-3467.2021-1312.
Chen Donghua, Zhang Runtong. Public Opinion Analysis of Online Posts about Vaccine Reactions Based on Topic Modeling and Multi-label Classification . Data Analysis and Knowledge Discovery, 0, (): 1-.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2021-1312      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y0/V/I/1
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