【摘 要】
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目的:本课题旨在通过研究中文社交媒体（“百度贴吧”和“新浪微博”）与近视相关的发帖、回帖、评论和微博,应用深度学习技术进行情感倾向分类以及文本分类,并结合词频分析,了解在不同主题分类下不同社交媒体平台用户的情感需求以及关注重点,探索社交媒体对传统医疗服务的促进和补充作用。方法:本研究为回顾性研究。使用网络爬虫爬取收集贴吧的“近视吧”的用户的发帖、回帖和评论以及包含“近视”关键词的微博,筛选出201
【基金项目】
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汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心院内课题项目（项目编号:21-008）；
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目的:本课题旨在通过研究中文社交媒体（“百度贴吧”和“新浪微博”）与近视相关的发帖、回帖、评论和微博,应用深度学习技术进行情感倾向分类以及文本分类,并结合词频分析,了解在不同主题分类下不同社交媒体平台用户的情感需求以及关注重点,探索社交媒体对传统医疗服务的促进和补充作用。方法:本研究为回顾性研究。使用网络爬虫爬取收集贴吧的“近视吧”的用户的发帖、回帖和评论以及包含“近视”关键词的微博,筛选出2016年1月至2021年6月发布的与近视相关的内容,按入组及排除标准筛选后,构建数据集对深度学习预训练模型镜像进行微调,文本分类使用基于知识增强的语义表示预训练模型ERNIE,情感分类使用情感预训练模型SKEP,采用准确率、损失值、F1分数、混淆矩阵、受试者操作特征曲线以及对应的曲线下的面积评估模型分类能力。模型微调完成后对数据进行文本分类和情感分类预测,并通过词法分析模型LAC进行分词,统计并可视化词频。分析不同主题分类下的内容特点及用户情感倾向。结果:贴吧“近视吧”共抓取到68633条有效内容,用户发帖、回帖共39884条（58.1%）,评论共28749条（41.9%）。微博共抓取到1305385条包含“近视”关键词的有效内容。完成模型微调后,贴吧文本分类ERNIE模型的准确率为0.75,损失值为0.79,宏平均AUC为0.94,微平均AUC为0.95;微博文本分类ERNIE模型准确率为0.87,损失值为0.39,宏平均AUC为0.98,微平均AUC为0.99。SKEP模型准确率为0.87,损失值为0.39,宏平均AUC为0.96,微平均AUC为0.97。贴吧数量最多的主题类型为咨询求助类（14271,20.8%）,情感倾向分类上数量最多的类型为中性（37132,54.1%）。微博数量最多的主题类型为问答科普类（332650,25.5%）,情感倾向分类以中性为主,体验经历类主要为积极情绪（89667,45.4%）,观点情绪类微博主要为消极情绪（160673,55.7%）。描述近视病情和近视治疗方式的词汇出现次数最高,贴吧最多词语为描述近视病情词汇,微博则为近视治疗方式词汇。在词频前二十位词语中,“后遗症”只出现在贴吧。与近视治疗方式相关出现最多的词语为“手术”,然后为“眼镜”,但两词出现频次之比微博（2.1,512591/246772）要相对高于贴吧（1.4,18607/9425）。结论:在本研究中,我们认为基于深度学习的自然语言处理预训练模型在国内两大社交媒体上近视相关数据的分类任务中具有较良好的性能,可应用于处理大批量近视相关的社交媒体数据。贴吧“近视吧”和微博可为患者在线提供近视相关信息作为传统医疗服务的补充,同时为了解用户在近视疾病中的需求和认知情况提供了渠道,这可用于指导临床工作和患者的健康促进工作。
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