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基于生成式对抗网络的在线健康咨询服务评价模型

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【作者】 张子芋

【机构】 对外经济贸易大学

【摘要】 针对在线健康咨询服务缺少评价的问题,提出了一种基于卷积神经网络和生成式对抗网络思想的网络结构。首先,根据卷积神经网络构建了具备2层卷积层和2层反卷积层的生成网络,用于学习真实咨询服务文本特征规律,生成对应评价的虚拟样本;然后设计了具备1层卷积层和1层池化层的判别网络,用于对咨询服务文本进行分类;最后通过对抗式训练,增强判别网络对于样本的判别能力。通过来自于中国某知名在线医疗健康咨询平台的99987条咨询服务文本进行训练和测试,筛选10个独立训练的模型,其中最优模型的准确率相比于SVMOP模型(Shi Y,Li P,Yu X,et al.Evaluating Doctor Performance:Ordinal Regression-Based Approach[J].Journal of Medical Internet Research,2018,20(7).)有20%左右的提升,得到了更好的文本分类结果。

【所属期刊栏目】 科技经济前沿 (2020年04期)
  • 【分类号】TP183;R-05
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