赵依苇¹，孙睿恒²，张 瑞¹，张标标³，陈友荣¹

(1.浙江树人学院 信息科技学院，浙江 杭州 310015；2.湖州师范学院 信息工程学院，浙江 湖州 313000；3.浙江远图技术股份有限公司，浙江 杭州 310030)

    摘要：随着智慧医疗的兴起，病人对医生的评价在互联网医院平台上呈现爆发式增长.然而，现有评价体系存在主观性和数据孤岛问题，缺乏统一、全面的医生评估.文章提出基于长短期记忆网络(LSTM)的医生评价文本情感分类算法，以提高医生总体评分的客观性.该算法通过LSTM进行医生评价文本情感分类，综合考虑患者满意度、评价分数和评论总数，设计医生评分公式，从而实现对当前主流平台评价数据的爬取和综合评价，为病人提供更准确的医生选择参考.仿真结果表明：该算法能提高医生评价文本情感分类的精确率、准确率和召回率.

    关键词：智慧医疗；医生评价；情感分类；长短期记忆网络(LSTM)；综合评价；医生选择

    中图分类号：TP391.1                            文献标志码：A                                     文章编号：1671-2714（2024）01-0007-06