Aug, 2020

利用情感分析和深度学习进行跨文化极性和情感检测：以 COVID-19 为例的案例研究

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TL;DR本研究利用自然语言处理和深度学习技术，对推特帖子进行情感极性和情绪的分析，研究发现不同国家在 COVID-19 危机中的反应和情感是基于社会规范和政治意愿的体现，且不同文化之间的差异会导致国家在危机中的决策不尽相同。
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发现论文，激发创造
  • BERT-Deep CNN: COVID-19 推文情感分析的最新技术

    本文探讨利用 BERT 和 Deep CNN 模型通过社交媒体研究社会对 COVID-19 大流行的感知，证明了 BERT 模型在情感分析中的卓越性能。

    Nov, 2022

  • COVID-19 疫情期间欧洲推特跨语言情感分析

    本论文使用多语言句子嵌入的神经网络对欧洲 COVID-19 疫情爆发期间收集的 Twitter 消息进行情感分析，并将结果按来源国分离，通过与国家事件的相关性进行时间性发展的相关性分析，研究疫情对人们情绪的影响。

    Aug, 2020

  • 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

  • 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

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    Dec, 2023

  • 基于网格搜索方法的混合深度学习模型的 COVID-19 Twitter 情绪分类

    通过使用嵌入、深度学习模型和网格搜索算法对 Twitter COVID-19 数据集进行情感分类，本研究提出了八种不同的混合深度学习模型，旨在提高模型的整体准确性，研究表明，COVID-19 疫苗接种的公众情绪随时间逐渐改善，所提出的模型在广泛的评估中报告了 98.86% 的增加准确性，超过其他模型。

    Jun, 2024

  • 人们如何在 Twitter 上回应 COVID-19 大流行病：美国和印度情绪表达的比较分析

    研究探讨了美国和印度在 2020 年 2 月至 2021 年 4 月的十五个月中通过超过 5400 万条推特表达的与 COVID-19 相关的各种情绪，应用预训练的情感分析和主题建模算法，研究了四种不同类型的情绪（恐惧、愤怒、快乐和悲伤）及其时间和位置相关的变化。结果显示了不同国家之间的显着差异和随着时间变化而变化的相对情感比例，讨论了发现的不同之处并探讨了它们的含义。

    Mar, 2023

  • 新冠疫情微博数据情感分析

    本论文通过分析推特数据集，使用多种机器学习算法评估情感，并对数据集的情境进行学习，以识别正面、负面和中性情绪，并向公众传达积极意见，提高公众意识和预防新冠病毒。

    Nov, 2021

  • 印度推特上的 Covid-19 公众情绪分析分类

    本文主要关注印度 COVID-19 推文的 Twitter 数据的情感分析，展示了如何提取 Twitter 数据并对其进行情感分析查询，以便分析推文中信息的结构不统一、异质且在某些情况下为积极、消极或中性的观点。

    Aug, 2023

  • COVID-19 公众情绪分析及基于机器学习的推文分类

    通过对新冠病毒相关的推特数据进行情感分析和机器学习分类研究，对美国公众持续恐慌的情感变化进行监测和分析，结果表明短推特使用 Naive Bayes 算法能得到 91% 的分类准确率。

    May, 2020

  • COVID-19 期间报纸文章情感分析的大型语言模型：卫报

    在 COVID-19 期间，对 The Guardian 报纸的情感分析显示出负面情绪的主导地位，包括悲伤、烦躁、焦虑和否认，与社交媒体情感分析的结果存在差异，表明社交媒体提供了更多样化的情绪反映。

    May, 2024