基于深度学习技术的医疗健康应用商店用户评论情感分析研究及其应用价值

本研究针对医疗健康应用用户反馈的情感解析难题，来自多领域的研究团队通过开发混合LSTM-CNN深度学习模型，实现了对Google Play商店评论的高精度情感分类，准确率达92%。该成果为优化医疗应用用户体验提供了数据驱动的新范式，显著提升了情感分析在数字健康领域的应用效能。

　　

情感分析(Sentiment Analysis)作为解读用户对产品服务态度的重要技术，在医疗健康应用领域具有特殊价值。通过深度学习方法解析Play商店用户评论，能够有效挖掘用户对医疗应用的功能性、可用性及体验满意度的深层信息。

研究首先采集了大量医疗类应用的谷歌Play商店用户评论数据集，经过文本标准化(Text Normalization)、分词(Tokenization)和停用词过滤等预处理操作以提升数据质量。团队创新性地构建了混合长短期记忆网络-卷积神经网络(LSTM-CNN)模型，该架构既能捕捉文本序列的长期依赖关系，又能提取局部特征模式。

实验结果表明，所提出的混合模型在情感分类任务中达到92%的准确率，显著优于单一模型。这项研究证实了混合深度学习模型在情感分析领域的优越性，为医疗应用开发者优化产品设计、提升用户满意度和健康服务效果提供了可靠的技术支持。

研究进一步强调，通过深度学习方法分析用户情感倾向，不仅能识别应用存在的潜在问题，更能为医疗健康领域的数字化服务改进提供数据驱动的决策依据，最终促进医疗应用生态的良性发展。