La comunidad de intercambio de conocimientos médicos ofrece a los usuarios una plataforma abierta para acceder a recursos médicos y compartir conocimientos médicos, experiencias de tratamiento y emociones. En comparación con los destinatarios de productos generales, los destinatarios de la comunidad de intercambio de conocimientos médicos prestan más atención a la intensidad o la evaluación global de los vocabularios emocionales en los comentarios, como los efectos del tratamiento, los precios, las actitudes del servicio y otros aspectos. Por lo tanto, la evaluación global no es un factor clave en los comentarios de servicios médicos, sino que la semántica de la polaridad emocional es la clave para afectar a los receptores de la información médica. En este trabajo, proponemos un método de identificación de emociones de aprendizaje adaptativo (ALEIM) basado en el peso de las características de información mutua, que captura la correlación y la redundancia de las características. Para evaluar la eficacia del método propuesto, utilizamos cuatro bibliotecas de corpus básicos rastreados desde la plataforma en línea de Haodf y empleamos el diccionario de emociones de chino simplificado de la Universidad de Taiwán NTUSD para la clasificación de emociones. Los resultados experimentales muestran que nuestro método ALEIM propuesto tiene un mejor rendimiento para la identificación de las características redundantes de las palabras de baja frecuencia en los comentarios de la comunidad de intercambio de conocimientos médicos en línea.
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