通过对黑客论坛上的情感分析，我们提出了一种新的方法来预测网络事件，该方法可以在攻击事件发生前几周就进行预测，一些特定的黑客论坛可以比现有的深度学习和时间序列模型更有效地进行预测。

Apr, 2018

本研究使用 DistilRoBERTa 算法比较分析了两个流行社交媒体平台 Reddit 和 Twitter 对 COVID-19 疫苗的舆情。结果表明，尽管平均情感表达在这些媒体平台间有所变化，但两者在与疫苗相关的重要发展时分享的情感具有相似的行为。因此，这些社交媒体平台继续是公共卫生官员可利用的宝贵数据源，以增强疫苗信心和打击虚假信息。

Oct, 2022

本文使用多种技术，如基于词典的、机器学习和深度学习方法，对社交媒体上的评论数据进行情感分析，并提供了比较分析结果。在本研究中，我们使用了来自 Twitter、Reddit 等社交网络网站的评论等多源数据集。选择了朴素贝叶斯机器学习算法、TextBlob 词典方法和 LSTM 深度学习算法。

Dec, 2022

本文研究了通过对互联网上描述网络威胁的语言进行分析来评估网络安全威胁的严重程度等方面的方法，并基于对软件漏洞的持重者的讨论，建立了自动分类器来判断软件漏洞的严重程度，从而提高了高严重性漏洞的精度，在此基础上，通过在线上记录的严重威胁漏洞的报告来预测真实世界的漏洞的利用。

Feb, 2019

本文针对 Reddit 上的 r/Canada 和 r/Unitedkingdom 子论坛中与 Covid-19 相关的留言进行情感分析，使用手动注释和三种机器学习算法分析留言中传递的情感，并使用 VADER 和 TextBlob 标记留言进行机器学习实验。结果表明，删除长度最短和最长的留言可以提高 VADER 和 TextBlob 在正面情感的一致性以及三种算法情感分类的 F 值。

May, 2022

本文综述了在自然语言处理（NLP）方面使用深度学习模型进行情感分析的最新研究，评估了使用词频 - 逆文档频率（TF-IDF）和词嵌入技术的不同模型和输入特征，并对实验结果进行了比较研究。

Jun, 2020

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

该研究使用机器学习技术分析社交媒体上用户的意见与经验，通过建立自动化数据分析流程找到图片和特定词汇，应用基于方面的情感分析方法发现用户对选择的主题的看法，提出了新的语义计算方法，为建筑专家等领域的研究者提供了新的见解。

Oct, 2022

本研究利用社交媒体内容评估情感分析技术，创建主观性与群体行为和聚类系数之间的关联，并尝试预测 2021 年西孟加拉邦选举结果。

Jul, 2021

本研究通过结合短文本主题建模和情感分析的技术来探讨 Twitter 等微博平台传达的叙述与加密资产价值之间的关系，揭示了涉及财务投资、技术进步、金融政策管制、媒体报道等 4-5 个与加密货币有关的叙述，并发现了其中部分叙述与加密货币价格之间的强关联。这一工作将最新的《叙事经济学》理论与主题建模和情感分析的研究领域相结合，以探讨与叙述相关的消费者行为。

Jun, 2023