A Sentiment Analysis of Medical Text Based on Deep Learning

自然语言处理（NLP）领域随着深度学习技术的快速发展取得了显著进展。文本情感分析的研究方向之一是医学文本的情感分析，这在临床诊断中具有巨大的应用潜力。然而，医学领域目前缺乏足够的文本数据集，而情感分析的有效性受到不同模型设计方法的极大影响，这带来了挑战。因此，本文重点关注医学领域，以双向编码器表示来自转换器（BERT）作为基本预训练模型，并在输出层尝试了卷积神经网络（CNN）、全连接网络（FCN）和图卷积网络（GCN）等模块。在METS-CoV数据集上进行了实验和分析，探索了集成不同深度学习网络后的训练性能。结果表明，当与像BERT这样的预训练模型一起在较小的医学文本数据集上训练时，CNN模型优于其他网络。本研究强调了模型选择在实现医学领域情感分析的有效性方面的重要性，并为未来研究开发更高效的模型架构提供了参考。

本论文旨在解决医学文本情感分析领域缺乏足够数据集和模型设计方法多样性的问题，探索使用不同的深度学习网络模型在预训练模型BERT的基础上进行情感分析的效果。

本论文的关键思路是将预训练模型BERT作为基础模型，结合卷积神经网络（CNN）、全连接网络（FCN）和图卷积网络（GCN）等不同的深度学习网络模型在输出层进行实验和分析，研究它们在医学文本情感分析中的训练性能和效果。

论文使用MET-CoV数据集进行实验，发现在医学文本数据集较小的情况下，结合预训练模型BERT和CNN模型可以取得较好的情感分析效果。本研究为医学领域情感分析的模型选择提供了参考，对未来的研究具有指导意义。

近期相关研究包括《A Survey on Deep Learning for Textual Sentiment Analysis》、《Sentiment Analysis of Medical Data: A Review》等。