6、可解释人工智能、知识图谱与物联网远程医疗系统的创新应用

可解释人工智能、知识图谱与物联网远程医疗系统的创新应用

1. 可解释人工智能与知识图谱在情感分析中的应用

在情感分析领域，可解释人工智能和知识图谱为深度学习提供了有力的辅助。深度学习模型在处理数据后往往直接输出结果，难以明确哪些特征更为重要。可解释人工智能通过展示重要特征的属性和影响，帮助我们了解每个特征对模型检测结果的具体作用，尤其是区分哪些特征会影响模型检测正负结果的特征变量和影响程度。

而知识图谱则通过对所有数据进行全面分析，借助外部数据库定义可靠的基准，以此基准来分析数据，强化解释特征对结果的影响。例如，在对与健康相关的社区帖子（如关于 COVID - 19 的帖子）进行情感分析时，我们可以通过可解释人工智能和知识图谱，深入了解各种帖子关注的方面及其情感倾向，为后续大规模的舆情分析提供更精准的方向。

具体操作步骤如下：
1. 数据收集 ：收集与分析主题相关的社区帖子数据。
2. 特征提取 ：使用可解释人工智能技术，提取数据中的重要特征，并分析其属性和影响。
3. 知识图谱构建 ：整合所有数据，利用外部数据库定义基准，构建知识图谱。
4. 情感分析 ：结合可解释人工智能和知识图谱的结果，对帖子进行情感分析，确定其情感倾向和关注重点。

此外，在处理帖子时，对于具有明确情感的重要特征进行分类和排序，能更好地进行情感分析。在使用知识图谱构建主谓宾（SVO）交互时，由于帖子通常较短，可能仅用一句话表达，因此会选择常见动词（如“is”“are”等）作为连接实体的动词，以便分析