Apr, 2022

推文情感动态：美国和加拿大推文中的情感词使用

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TL;DR该论文介绍了一个由超过 4500 万条来自美国和加拿大的地理定位推特组成的 “TUSC” 的数据集，以及一个用于捕捉推特情感的度量标准 “TED”。研究使用 TED 和 TUSC 探索了 2019 年至 2021 年期间推特用户在情感表达方面的差异，以及 COVID-19 大流行对推特情感的影响。结果表明，加拿大推特比美国推特情感更积极，高峰期表现了更多的负面情绪。此外，本文在 170,000 个推特用户上进行度量，旨在为公共卫生、情感科学、社会科学和心理学等领域的研究提供有用的数据。
发现论文，激发创造
  • 语言和心理健康：从文本中衡量情绪动态作为语言生物社会标志物

    该研究首次研究推文情绪动态与心理健康障碍之间的关系，发现言语情绪动态指标与自我公开的诊断之间存在显著差异，这为语言线索在心理疾病的诊断和管理中发挥关键作用提供了重要的初步证据。

    Oct, 2023

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    Mar, 2023

  • 建模公众心情和情感：Twitter 情感与社会经济现象

    本文针对 Twitter 用户于 2008 年 8 月至 12 月发布的公开推文进行情绪分析，提取 6 种情绪维度，并将数据与股市、原油价格、大选等事件进行比较，研究结果表明社会、政治、文化和经济领域的事件对公众情绪有明显、即时和高度特定的影响，因此情绪的大规模分析可以提供一个可靠的平台，用于以现有的社会和经济指标来模拟集体的情感趋势。

    Nov, 2009

  • 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

  • 美国和中国之间的语言基于的情绪价值和唤起表达：跨文化研究

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    Jan, 2024

  • 政治、情感和病毒式传播：希腊、西班牙和英国的大规模多语言 Twitter 分析

    本研究分析希腊，西班牙和英国国会议员的 Twitter 帖子，通过情感分析探索这些政治家的帖子是否遵循推广负面情绪以获得更高转发量的趋势，结果表明政治家的负面情绪的推文在最近时间内更广泛传播，突显情感和受欢迎程度的交集方面的有趣趋势。

    Feb, 2022

  • EmoTwiCS: 用于建模荷兰客服对话中情绪轨迹的语料库

    通过 EmoTwiCS 数据集，本研究介绍了适用于 Twitter 客户服务对话的情绪轨迹自动检测，以监测客户满意度和防止负面口碑。数据集包含了 9,489 个荷兰语对话，覆盖了细粒度标记的情绪和相关事件，研究结果证明了该数据集的高质量。

    Oct, 2023

  • 表情符号情感

    本文介绍了一种新一代表情符号 —— 表情符号的情感分析研究，提供了名为 Emoji Sentiment Ranking 的表情符号情感词典，绘制了 751 个常用表情符号的情感地图，并提出了适用于欧洲语言的 Emoji Sentiment Ranking 作为自动化情感分析的一个独立资源。

    Sep, 2015

  • 美国新冠病例与情感分数之间的关系

    使用 Twitter 数据进行情感分析，研究美国 COVID-19 病例对公众情绪的影响，为疫情相关立法、科学研究以及公众教育提供指导。

    Jan, 2022

  • 飓风灾害中感知情绪的检测

    该研究介绍了 HurricaneEmo 情感数据集，其中包含 15,000 条带有情感的英文推文，覆盖了三个飓风: Harvey，Irma 和 Maria，并探讨了利用社交媒体平台分析灾难领域情感的挑战和价值。

    Apr, 2020