Apr, 2020

使用 LSTM 递归神经网络方法进行新冠病毒或 COVID-19 在线讨论的深度情绪分类和主题发现：自然语言处理

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TL;DR本文采用自然语言处理技术，从社交媒体中提取 COVID-19 相关的讨论，并使用主题建模和 LSTM 循环神经网络方法进行情感分类，以深入了解公众意见，指导相关决策。
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发现论文，激发创造
  • 基于混合深度学习框架自动发现 COVID-19 推特中的话题和情感

    提取了 COVID-19 推文的关键主题和情感，使用深度学习模型实现了更好的主题标签提取和情感分析，以及最高的准确率。

    Dec, 2023

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    Nov, 2022

  • 利用机器学习和自然语言处理方法来研究 COVID-19 研究的时间演变

    本研究通过多种数据源建立了多个机器学习模型对当前 COVID-19 研究场景进行了表征，包括识别潜在主题、分析出版物相似性和情感。结果表明 PubMed 和 ArXiv 中的研究类型存在显著区别，前者在 COVID-19 相关问题的多样性方面具有更大的多样性，后者则更关注预测 / 诊断 COVID-19 的智能系统 / 工具。研究团队对高危人群和并发症患者的特别关注也得到了证实。

    Jul, 2020

  • COVID-19 公众情绪分析及基于机器学习的推文分类

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    May, 2020

  • COVIDHealth: 一个基于 Twitter 的数据集和基于机器学习的网络应用程序，用于分类 COVID-19 讨论

    开发了基于机器学习的网络应用程序，用于自动分类社交媒体上的 COVID-19 相关讨论，并提供了用于分类的基准结果。

    Feb, 2024

  • 基于 LSTM 的社交媒体评论情感分析的中国案例研究

    本研究使用长短期记忆网络 (LSTM) 模型，在新浪微博的社交媒体评论中实现了对中国情感的分析，达到了约 92％的准确率，利用自然语言处理（NLP）和公众舆论监督相结合，对于监督公众情绪和趋势至关重要，可用于识别和解决社会问题。

    Oct, 2022

  • 基于深度学习的 Twitter 数据 COVID-19 疫苗响应情绪分析

    本研究通过 Deep Learning 技术和 Valent Aware Dictionary for sEntiment Reasoner 工具，对来自全球不同地区的推文进行情感分析，统计了关于 COVID-19 疫苗的社交媒体上的积极、消极和中立评论的比例，并通过 LSTM 和 Bi-LSTM 等深度学习算法验证了预测模型，为大众提供理解公众对 COVID-19 疫苗的看法的帮助。

    Aug, 2022

  • 透过 Twitter 进行 COVID-19 主题建模的深度学习：Alpha、Delta 和 Omicron

    本研究使用深度学习模型，利用印度 Twitter 数据集，对 COVID-19 疫情的第一至第三波进行话题建模，发现官方治理、疫苗接种和疫情管理等是话题重叠的主题，并发现 COVID-19 疫情的政治、社会和经济情况下出现了新问题。研究结果表明，不同时期的主要话题与相应时间段流行的新闻媒体有强烈的定性相关性。该研究还具有扩展到其他国家和地区捕捉 COVID-19 疫情不同阶段的主要问题的潜力。

    Feb, 2023

  • 利用文本挖掘技术进行 COVID-19 文献挖掘和检索

    使用 NLP 技术，如词袋、平均词向量、平均 BERT 基础模型和 Tf-Idf 加权词向量模型，结合余弦相似度算法，在 CORD-19 数据集中找出与 COVID-19 主题有关的研究文献。

    May, 2022

  • 利用自然语言处理在 YouTube 上进行公共卫生筛查：COVID-19 案例研究

    本研究旨在探讨使用 NLP 技术，对 YouTube vlogs 中关于 COVID-19 诊断的内容进行识别和分析。结果显示，在 96.46％的视频中，患者讨论了一般术语，而在 95.45％的视频中，人们谈到了 COVID-19 的症状。LDA 主题建模的结果也产生了成功捕获关键主题以及内容的话题，有助于公共卫生从业员提高应对流行病以及有效应对公共卫生风险的能力。

    Jun, 2023