由麗萍 何玲玲

摘?要：[目的/意義]隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”在醫(yī)療服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用與發(fā)展，積累了大量的醫(yī)療評(píng)價(jià)信息，利用情感分析技術(shù)可以對(duì)其進(jìn)行有效地挖掘和利用，從而為醫(yī)療管理提供決策參考。[方法/過(guò)程]基于框架語(yǔ)義理論建立醫(yī)療情感語(yǔ)義分類詞典;采用詞典和規(guī)則相結(jié)合的方法進(jìn)行在線醫(yī)療評(píng)論的情感語(yǔ)義分析，標(biāo)注情感類別、情感主題、極性和強(qiáng)度等信息。[結(jié)果/結(jié)論]通過(guò)在線醫(yī)療評(píng)論數(shù)據(jù)測(cè)試，驗(yàn)證了研究方法的有效性和科學(xué)性，是情感分析向醫(yī)療健康領(lǐng)域縱深發(fā)展的一次有益探索。

關(guān)鍵詞：框架語(yǔ)義;情感分析;醫(yī)療信息;在線醫(yī)療評(píng)論

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.03.011

〔中圖分類號(hào)〕F713.5;G252?〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A?〔文章編號(hào)〕1008-0821（2020）03-0111-06

Abstract：[Purpose/Significance]Since a lot of medical evaluation information is accumulated with the application and development of“Internet+”in the medical service industry，sentiment analysis technology can be used to mine and utilize it effectively，so as to provide reference for medical management.[Method/Process]A medical sentiment semantic classification dictionary was constructed based on the Frame Semantics theory.Based on the dictionary and some rules，the sentiment of online medical reviews was analyzed with annotation of sentiment type，sentiment topic，polarity and strength，etc.[Result/Conclusion]Through the test of online medical review data，a higher accuracy rate and recall rate were obtained，which proved the validity and scientificity of the research method.It is a useful exploration for the further development of emotional analysis in the field of medical health.

Key words：frame semantics;sentiment analysis;medical Information;medical online comments

隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”在醫(yī)療服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用與發(fā)展，積累了大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)資源。不同于傳統(tǒng)醫(yī)療服務(wù)中只有院方提供的醫(yī)療信息和問(wèn)診記錄等，在線醫(yī)療服務(wù)環(huán)境下，還包含了大量由患者（用戶）提供的反饋信息，它們以用戶評(píng)價(jià)方式出現(xiàn)，以文本形式記錄，包含了對(duì)醫(yī)生服務(wù)、醫(yī)術(shù)、治療效果等方面的評(píng)價(jià)以及患者的體驗(yàn)、康復(fù)進(jìn)程、感受、心理狀態(tài)等。對(duì)這類信息的獲取和處理，有助于全面、準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)醫(yī)療服務(wù)水平或評(píng)估患者心理狀態(tài)。

目前國(guó)內(nèi)外醫(yī)療評(píng)論挖掘的研究尚處起步階段，處理任務(wù)主要集中在情感極性分類上，但是由于缺乏情感主題、情感對(duì)象和情感強(qiáng)度等信息，導(dǎo)致對(duì)文本情感語(yǔ)義的理解不完整。尤其是很多評(píng)論中既包含了對(duì)某些方面的正面評(píng)價(jià)又包含了對(duì)另外某些方面的負(fù)面評(píng)價(jià)，如評(píng)論句“苗醫(yī)生醫(yī)術(shù)挺好的，但是掛他的號(hào)太難了”，句中既表達(dá)了對(duì)醫(yī)生醫(yī)術(shù)的正面評(píng)價(jià)，又表達(dá)了對(duì)掛號(hào)的負(fù)面評(píng)價(jià)，這時(shí)試圖確定整條評(píng)論的極性信息不僅是困難的而且是無(wú)價(jià)值的。因此，近年開(kāi)始出現(xiàn)屬性層面的情感分析：Hao H[1]利用中文在線評(píng)論數(shù)據(jù)，將主題設(shè)置為療效、醫(yī)療技術(shù)、治療過(guò)程、臨床態(tài)度、尋醫(yī)過(guò)程、并發(fā)癥等，進(jìn)行了患者情感分析;James T等[2]采用LDA聚類算法進(jìn)行屬性層的醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)研究;Cavalcanti D[3]、Salas-Zárate María del Pilar等[4]利用句法特征分別做了用藥反饋和糖尿病患者評(píng)論的情感分析。

然而，目前醫(yī)療領(lǐng)域的情感分析主要基于關(guān)鍵詞或淺層句法分析，雖然可計(jì)算性、可操作性強(qiáng)，但由于缺少詞匯資源的有效組織和語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的描述，其完備性不足，處理精度不高，所提取信息的應(yīng)用價(jià)值也有限。要實(shí)現(xiàn)醫(yī)療評(píng)論的語(yǔ)義分析，需要構(gòu)建語(yǔ)義分類詞典，對(duì)領(lǐng)域中的詞匯進(jìn)行合理的語(yǔ)義分類和極性標(biāo)注?？蚣苷Z(yǔ)義理論是美國(guó)語(yǔ)言學(xué)家Fillmore C J[5]提出的一種以框架（Frame）為單位描述詞語(yǔ)意義以及句子語(yǔ)義結(jié)構(gòu)的一種理論方法?？蚣苁钦Z(yǔ)言使用者在其認(rèn)知經(jīng)驗(yàn)中存儲(chǔ)的關(guān)于詞語(yǔ)和句子語(yǔ)義理解的圖式化情境。目前，英語(yǔ)[6]、阿拉伯語(yǔ)、法語(yǔ)、日語(yǔ)、瑞典語(yǔ)乃至漢語(yǔ)[7]等的框架語(yǔ)義知識(shí)工程都已啟動(dòng)并不斷發(fā)展。該類型語(yǔ)義資源在事件知識(shí)提取[8]、文本摘要[9]、機(jī)器翻譯[10]等許多任務(wù)中都被證明具有較高的價(jià)值。在情感分析領(lǐng)域，Gangemi A等[11]、Chatterji S等[12]利用FrameNet挖掘框架和情感語(yǔ)義角色信息;由麗萍等[13-14]將框架語(yǔ)義分析用于手機(jī)商品評(píng)論和酒店評(píng)論的情感分析。在醫(yī)療情感分析領(lǐng)域，Bringay S等[15]采用框架語(yǔ)義體系，基于法語(yǔ)的在線健康論壇數(shù)據(jù)提取特定的語(yǔ)義角色——情感對(duì)象。這些研究顯示了框架語(yǔ)義分析體系在情感分析任務(wù)中的應(yīng)用價(jià)值，它既可以提供細(xì)分類的情感語(yǔ)義信息，又有助于準(zhǔn)確識(shí)別情感詞和情感主題之間的語(yǔ)義角色關(guān)系。

因此，本文基于框架語(yǔ)義理論，構(gòu)建醫(yī)療評(píng)價(jià)領(lǐng)域?qū)Ｓ谜Z(yǔ)義分類詞典，采用基于詞典和規(guī)則的方法標(biāo)注評(píng)論句的情感類別、情感主題、極性和強(qiáng)度等信息，從而實(shí)現(xiàn)在線醫(yī)療評(píng)論情感信息的語(yǔ)義理解。

1?研究設(shè)計(jì)

本研究包含資源建設(shè)和文本分析兩方面任務(wù)：資源建設(shè)包括醫(yī)療領(lǐng)域框架語(yǔ)義詞典的構(gòu)建和語(yǔ)義標(biāo)注規(guī)則的描述;文本分析任務(wù)主要包括醫(yī)療評(píng)論的采集、詞法、句法處理和框架語(yǔ)義標(biāo)注等過(guò)程。研究模型如圖1所示。

2?醫(yī)療評(píng)價(jià)領(lǐng)域框架語(yǔ)義詞典的構(gòu)建

醫(yī)療評(píng)價(jià)領(lǐng)域框架語(yǔ)義詞典的構(gòu)建任務(wù)將表達(dá)相同情感范疇的詞語(yǔ)歸入同一框架類別進(jìn)行描述，定義框架中的相關(guān)框架元素、框架關(guān)系等。

2.1?詞匯收集

參考相關(guān)研究[14]，以2018年3月5日為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，從阿亮醫(yī)生網(wǎng)（http：//www.alyisheng.com/）和好大夫在線（https：//www.haodf.com/）抓取時(shí)間最近的3 000多條用戶評(píng)論數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注，提取其中的形容詞和動(dòng)詞作為初始集合;由項(xiàng)目組內(nèi)成員人工篩選其中的情感詞匯，對(duì)存疑詞匯進(jìn)行相關(guān)查證和商討后確定最終結(jié)果;參考《現(xiàn)代漢語(yǔ)分類詞典》、《新編同義詞詞林》等詞典擴(kuò)充同義詞。

2.2?釋義方法

框架語(yǔ)義分類詞典定義框架、框架元素、框架—框架關(guān)系、詞元（一個(gè)義項(xiàng)下的一個(gè)詞）及其情感傾向值，具體的詞匯釋義工作流程和方法參考前期研究成果[16]。相較于簡(jiǎn)單的正負(fù)兩極性情感傾向設(shè)置，我們參考相關(guān)研究[17]將詞元情感傾向值的取值范圍細(xì)化到0～1.0之間的浮點(diǎn)數(shù)，以綜合體現(xiàn)極性和強(qiáng)度兩方面信息。其中，低于0.5的數(shù)值表示負(fù)面評(píng)價(jià)，且數(shù)值越低，負(fù)面情感強(qiáng)度越大;0.5表示中性評(píng)價(jià);高于0.5表示正面評(píng)價(jià)，且數(shù)值越高，正面情感的強(qiáng)度越大。采用語(yǔ)料標(biāo)注的一致性檢驗(yàn)法確定情感傾向值的具體取值：由3名相關(guān)專業(yè)研究生各自標(biāo)注情感傾向值，對(duì)標(biāo)注結(jié)果不一致的情況進(jìn)行商討，進(jìn)入下一輪標(biāo)注，直到最后取得一致為止。最終，我們構(gòu)建的醫(yī)療情感語(yǔ)義詞典包含129個(gè)框架，1 734個(gè)詞元。經(jīng)過(guò)對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域情感詞詞頻進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)醫(yī)療領(lǐng)域內(nèi)的情感詞匯在頻率分布上較為集中，因此，對(duì)高頻情感詞的集中研究，能有效地解決大部分評(píng)論文本的情感分析。本文所構(gòu)建的詞典基本覆蓋了醫(yī)療領(lǐng)域情感表達(dá)的常用詞匯。選取其中具有代表性且框架元素、框架關(guān)系較豐富的框架[社交態(tài)度]示例如表1。

框架—框架關(guān)系主要描述框架之間的繼承關(guān)系，為滿足不同粒度的語(yǔ)義分析提供多層次的概念體系。與“社交態(tài)度”框架有關(guān)的繼承關(guān)系如圖2所示。

3?框架語(yǔ)義標(biāo)注

3.1?情感語(yǔ)義表示模型

在線醫(yī)療評(píng)論情感分析的任務(wù)包括確定情感詞所屬的框架、識(shí)別情感主題以及計(jì)算情感傾向值，其形式化定義如下：

3.2?框架及情感主題標(biāo)注

情感語(yǔ)義結(jié)構(gòu)（式1）中的Fi（框架）可以通過(guò)定位句子中的動(dòng)詞和形容詞，匹配框架語(yǔ)義詞典而確定。情感語(yǔ)義結(jié)構(gòu)中的Ei（情感主題）在語(yǔ)義角色關(guān)系上是核心框架元素的一類，即被評(píng)價(jià)者或被評(píng)價(jià)主題。其句法特征與依存句法結(jié)構(gòu)（Tesniere L[18]）有較強(qiáng)的對(duì)應(yīng)規(guī)律，因此，采用基于依存句法規(guī)則的方法識(shí)別。框架和情感主題的匹配規(guī)則為：

式（2）中，LU為評(píng)論文本中的情感詞，依據(jù)框架語(yǔ)義詞典確定其對(duì)應(yīng)的框架（frame）。由于醫(yī)療評(píng)論在表達(dá)方式上具有句式簡(jiǎn)短、主語(yǔ)省略甚至獨(dú)詞成句等特點(diǎn)，因此，式中除了情感詞LU是必有成分外，其他主語(yǔ)和修飾語(yǔ)均為可選項(xiàng)，以“[]”表示。根據(jù)依存句法分析結(jié)果，若情感詞支配一個(gè)主語(yǔ)成分（SBV），則該成分標(biāo)注為情感主題類框架元素（theme）;若情感詞處于偏正結(jié)構(gòu)中定語(yǔ)中心語(yǔ)（ATT-head）的位置，則標(biāo)注為情感主題。符號(hào)表示兩種情況是邏輯“異或”關(guān)系，即要么SBV為真，要么ATT-head為真，但不能二者同時(shí)為真。若依存句法結(jié)構(gòu)中出現(xiàn)以程度副詞做狀語(yǔ)的成分（ADVd），則標(biāo)注為框架元素“程度”（degree）;若出現(xiàn)以否定副詞做狀語(yǔ)的成分（ADVn），標(biāo)注其為“否定修飾”（negative），二者將作為情感傾向值的判定依據(jù)。程度副詞子類和否定副詞子類都依據(jù)《漢語(yǔ)語(yǔ)法信息詞典》[19]而定。

3.3?情感傾向值的計(jì)算

情感傾向值（vi）以框架語(yǔ)義詞典中詞語(yǔ)的情感傾向值為基礎(chǔ)，結(jié)合框架元素標(biāo)注結(jié)果中的“程度”和“否定修飾”信息加以調(diào)節(jié)，得到最終的賦值。其中，對(duì)于情感值為0.5的情感詞（即中性詞）建立主題詞調(diào)節(jié)量表，根據(jù)主題信息確定情感詞的情感傾向值，如中性詞“高”在評(píng)論句“費(fèi)用高”中為0.4，而在“技術(shù)高”中則為“0.6”。對(duì)于情感傾向值不等于0.5的情感詞，如果出現(xiàn)程度副詞，則依據(jù)副詞調(diào)節(jié)量表給予一定的調(diào)整，量表內(nèi)容詳見(jiàn)前期研究[13];如果評(píng)論句中出現(xiàn)否定修飾，則將程度值賦值為（1-原值）。賦值邏輯如圖3所示。

3.4?實(shí)例分析

以兩個(gè)醫(yī)療評(píng)論句“醫(yī)生態(tài)度很不認(rèn)真”、“負(fù)責(zé)的大夫”為例，其依存關(guān)系分別如圖4和圖5所示。

首先將形容詞“認(rèn)真”和動(dòng)詞“負(fù)責(zé)”匹配相應(yīng)的框架，即[慎疏]和[責(zé)任心]。然后根據(jù)框架元素匹配規(guī)則，將主語(yǔ)（SBV）“醫(yī)生態(tài)度”和定中結(jié)構(gòu)的中心語(yǔ)（ATT-HED）“大夫”識(shí)別為情感主題;再根據(jù)副詞和否定詞表，將“很”識(shí)別為“程度”元素，將“不”識(shí)別為“否定修飾”。根據(jù)情感傾向值賦值規(guī)則，情感詞“認(rèn)真”的初始情感值為0.6，句中出現(xiàn)了程度修飾詞“很”，其調(diào)節(jié)量為0.1，因此將情感傾向值+0.1，得0.7，又由于句中出現(xiàn)了否定修飾“不”，再用1減原值，因此輸出的情感傾向值為0.3;情感詞“負(fù)責(zé)”的初始情感值為0.6，無(wú)“程度”和“否定修飾”信息，因此輸出的情感傾向值為0.6。最終，將情感語(yǔ)義元素填入式（1），結(jié)果為：

4?實(shí)驗(yàn)分析

4.1?數(shù)據(jù)來(lái)源

將詞典和規(guī)則構(gòu)建階段使用的3 000條評(píng)論作為封閉測(cè)試數(shù)據(jù)，另外爬取2 000條評(píng)論作為開(kāi)放測(cè)試數(shù)據(jù)，見(jiàn)表2。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)包含對(duì)醫(yī)生工作、醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)、藥品以及患者心理等多方面情感內(nèi)容。

4.2?分析工具

實(shí)驗(yàn)中分詞、詞性標(biāo)注和依存句法分析采用哈爾濱工業(yè)大學(xué)語(yǔ)言技術(shù)平臺(tái)LTP[20]。框架語(yǔ)義分析采用自主研發(fā)的軟件“基于框架本體的中文情感語(yǔ)義標(biāo)注與查詢系統(tǒng)”（軟件著作權(quán)登記號(hào)：2018SR823004）。本軟件系統(tǒng)采用Python語(yǔ)言開(kāi)發(fā)，可以對(duì)中文情感詞語(yǔ)和框架進(jìn)行編輯和本體存儲(chǔ);對(duì)在線評(píng)論語(yǔ)句進(jìn)行情感語(yǔ)義分析，標(biāo)注框架、框架元素和情感傾向值等信息，支持模糊語(yǔ)義檢索。使用界面如圖6所示。

4.3?實(shí)驗(yàn)結(jié)果

采用準(zhǔn)確率（Precision）、召回率（Recall）和F1值評(píng)價(jià)情感分析的性能。表3為實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

由表3可以看出，封閉測(cè)試獲得了較好的準(zhǔn)確率和召回率;進(jìn)入開(kāi)放測(cè)試后，準(zhǔn)確率影響不大，下降了約2個(gè)百分點(diǎn)，但召回率和F1值下降較多。

由于情感語(yǔ)義分析是在依存句法分析基礎(chǔ)上進(jìn)行的，依存句法分析又基于分詞和詞性標(biāo)注，因此，這些自然語(yǔ)言處理技術(shù)帶來(lái)的誤差對(duì)情感語(yǔ)義分析會(huì)形成累積效應(yīng)。為考查本研究所建詞典和規(guī)則在語(yǔ)義分析階段的效果，我們對(duì)分詞、詞性標(biāo)注和依存句法分析做了人工校對(duì)：由3名相關(guān)專業(yè)研究生各自校對(duì)自然語(yǔ)言處理結(jié)果，對(duì)不一致的情況進(jìn)行商討，進(jìn)入下一輪校對(duì)，直到最后取得一致為止。在修正了詞法、句法處理結(jié)果后再次進(jìn)行語(yǔ)義標(biāo)注實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如表4所示。

表4顯示，修正詞法、句法錯(cuò)誤后，準(zhǔn)確率和召回率均得到了明顯提高，最終開(kāi)放測(cè)試的F1值達(dá)到了85%，這對(duì)于醫(yī)療評(píng)論情感分析是比較理想的?？梢?jiàn)自然語(yǔ)言詞法和句法處理技術(shù)是制約情感語(yǔ)義分析的關(guān)鍵因素。

5?結(jié)?語(yǔ)

本文研究了基于框架語(yǔ)義的在線醫(yī)療評(píng)論的情感分析問(wèn)題，該分析體系將情感信息表示細(xì)化到句子內(nèi)部，提供了有效的情感語(yǔ)義分類體系和語(yǔ)義角色標(biāo)注技術(shù)。其研究貢獻(xiàn)一方面是構(gòu)建了醫(yī)療評(píng)論領(lǐng)域的框架語(yǔ)義分類詞典，為醫(yī)療評(píng)論的語(yǔ)義分析提供了實(shí)際可用的詞匯知識(shí)資源;另一方面，采用基于框架語(yǔ)義分類詞典和依存句法規(guī)則相結(jié)合的方法對(duì)醫(yī)療評(píng)論進(jìn)行框架語(yǔ)義標(biāo)注，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該方法具有較高的準(zhǔn)確率;同時(shí)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，顯示出自然語(yǔ)言詞法和句法處理技術(shù)是影響情感語(yǔ)義分析效率的關(guān)鍵。本文的研究是情感分析向醫(yī)療健康領(lǐng)域縱深發(fā)展的一次有益探索。

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（責(zé)任編輯：孫國(guó)雷）