Mixed Feelings: Cross-Domain Sentiment Classification of Patient Feedback

要約

公衆衛生ドメインからの患者のフィードバックの感情分析は、意思決定者が提供されたサービスを評価するのを支援できます。
現在の論文では、一般的な実務家と精神医学的ヘルスケアに関する患者調査におけるフリーテキストコメントに焦点を当てています。
レビューの形のソース。
いくつかの異なるアーキテクチャでは、ドメイン内とドメイン外の効果と、トレーニングジョイントマルチドメインモデルの効果を比較します。

要約(オリジナル)

Sentiment analysis of patient feedback from the public health domain can aid decision makers in evaluating the provided services. The current paper focuses on free-text comments in patient surveys about general practitioners and psychiatric healthcare, annotated with four sentence-level polarity classes — positive, negative, mixed and neutral — while also attempting to alleviate data scarcity by leveraging general-domain sources in the form of reviews. For several different architectures, we compare in-domain and out-of-domain effects, as well as the effects of training joint multi-domain models.

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