随着现代科技的快速发展以及互联网的全面普及,在线医疗等互联网产业蓬勃兴起,积累了大量的医患诊疗对话记录、患者评价记录等,其中包含大量评价信息和情感信息。对这类信息的获取和处理,有助于全面、准确地评估患者病情、评价医疗服务水平,也为治疗和护理工作提供决策参考。然而,目前的医疗知识工程主要以客观性信息的提取和存储为主,面向医疗评论情感分析的词汇语义情感资源匮乏,情感分类粗浅、语义信息不完整,医疗情感分析技术的发展严重滞后。因此,需要对医疗评论的语义信息进行有效的提取和加工,实现情感内容语义理解,使得医疗情感知识挖掘的智能化水平更高。本文首先对当下国内外医疗情感领域的研究现状进行综述,对框架语义理论进行梳理,提出基于框架的医疗情感语义表示模型;然后通过对医疗在线评论的分析,提取情感词汇,将表达同一认知场景的词汇归纳为一个框架,定义其框架元素、框架-框架关系以及词语的情感倾向值,完成词典的构建,为实现情感分析提供基础;进而提出基于依存句法的语义标注规则和短语块情感倾向值的计算方法,构建基于词典和规则的医疗在线评论情感分析方法;采集医疗在线评论数据进行实验,衡量医疗在线评论情感分析方法的性能,并对自然语言处理结果修正前后的实验结果进行对比分析,结果表明本文提出的医疗在线评论情感分析方法表现出较好的准确率、召回率和F1值;最后,总结本文所做工作、创新点以及不足之处。本文的研究成果为情感语义角色分析、极性判断等相关处理任务提供语义资源,为观点挖掘和语义查询提供基础技术。