EMNLPApr, 2022

COVID-19 下产经叙述的变化探析

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TL;DR研究了 COVID-19 期间 Reddit 上新父母编写的分娩叙述是否发生变化，结果显示家庭成员的存在显著减少，与引发分娩有关的主题显著增加。该研究为分析新父母如何使用 Reddit 描述其分娩经验的最新研究提供了支持。
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发现论文，激发创造
  • Reddit 上 COVID-19 讨论中性别差异的探究

    本文基于 Reddit 讨论平台上男女语言产出的新数据集，进一步确认了现有有关性别影响的情感区别方面的假定，并证明这些差异在涉及 COVID-19 的情感话语的社交媒体发布中得到了放大。我们的分析还确认了在自然灾害相关的讨论中，男性和女性作者的主题偏好存在相当大的差异。

    Aug, 2020

  • 应用主题模型探究 COVID-19 相关的压力源

    该研究应用自然语言处理技术对社交媒体数据进行分析，以确定 COVID-19 大流行期间的心理社会压力源，并分析各阶段压力源的流行趋势。结果可用于提供洞察力，以便为个人提供高质量的心理健康支持。

    Jan, 2022

  • COVID-19 疫情期间的焦虑主题研究

    通过对 Reddit 帖子进行分析，本研究发现 COVID-19 对大众的精神健康状况造成了不成比例的影响。在自动标注 COVID-19 支持帖子中的焦虑问题后，我们发现 Reddit 用户在疫情早期对健康风险的担忧非常高，随着时间的推移减少，但对心理健康和未来的担忧却不断上升。

    Sep, 2022

  • 量化 COVID-19 对心理健康支持论坛的影响

    研究表明新冠疫情对心理健康的影响有深远的影响，本文通过检查 Reddit 中心理健康支持社区的讨论，量化 COVID-19 被讨论的速度，分析讨论话题的变化以及观察需求量的增长，以更好地了解疫情对心理健康支持的影响。

    Sep, 2020

  • 探索 COVID-19 大流行期间研究主题的演变

    基于 CORD-19 文本摘要的 CORToViz 可视化工具，利用最新科技，通过聚类文章并提取主题的方法，提供快速可视化主题内容和趋势的交互式仪表盘，适用于任何文本文档语料库的数据准备和结果可视化。

    Oct, 2023

  • COVID-19 疫情导致出版模式的变化：一项长期和短期的科学度量分析

    本文研究 COVID-19 流行病对生物医学出版物的影响，发现出版量大幅增加、COVID-19 论文的平均录用时间显著缩短，而国际合作减少可能导致非 COVID-19 领域研究的减缓。

    Oct, 2020

  • 利用社交媒体量化母亲死亡率的社区特征

    研究了社交媒体语言对美国孕妇死亡率的影响并发现其中关键因素包括孕吐、名人怀孕、堕胎权等话题，同时发现社区语言中的信任、压力和情感等因素与孕妇死亡率密切相关，并提出这些研究成果可以用于社区层面的干预。

    Apr, 2020

  • Twitter 上 COVID-19 信息与误信息分享的初探

    初步发现 COVID-19 的社交媒体讨论数量与新病例的增长存在显著的时空关系。其中，关于谣言和低质量信息的讨论存在，但相较其他危机相关的主题，它们的存在不是很突出。

    Mar, 2020

  • 通过文献分析导航 COVID-19 研究领域：鸟瞰全局

    利用 NLP 技术（如命名实体识别和聚类算法）对 PubMed 数据库中的 LitCovid 文献进行分析，从中筛选出与 COVID-19 相关的生物实体、症状、并发症等，帮助人们快速了解 COVID-19 相关文献的主题和研究进展。

    Aug, 2020

  • 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