护理学报 ›› 2024, Vol. 31 ›› Issue (19): 19-23.doi: 10.16460/j.issn1008-9969.2024.19.019
郭赛男1, 蒋慧萍1, 王子豪2, 梁秋曼2, 史婷奇1
GUO Sai-nan1, JIANG Hui-ping1, WANG Zi-hao2, LIANG Qiu-man2, SHI Ting-qi1
摘要: 目的 运用潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型深入挖掘即时社交平台产后母婴保健信息需求。方法 2023年1—6月提取产后延续性护理微信群内文本数据,通过数据清洗、分词和LDA主题模型构建,分析文本数据所蕴含的需求主题。结果 LDA主题模型将所提取的23 531条文本数据划分为8个主题:婴儿健康状况、婴儿喂养状况、婴儿日常护理、生长发育、母婴健康体检、疫苗接种、产后恢复、社会支持和同伴经验分享。结论 基于自然语言的信息需求分析能获取客观全面的产后母婴健康信息需求,为医疗机构开展全面、精细化的产后健康指导提供参考。
中图分类号:
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