May, 2022

Covid 相关 Reddit 的情感分析

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • Reddit 帖子的纵向情感分类

    基于加拿大四所主要大学学生所写的 Reddit 帖子，我们进行了纵向情感分类研究，重点关注 2020 年至 2023 年的帖子文本。通过对情感阈值进行细微调整 [-0.075,0.075]，我们成功构建了能够将帖子情感分类为积极和消极类别的分类器。值得注意的是，我们的情感分类结果在这四个大学的数据集中是一致的。

    Jan, 2024

  • COVID-19 疫苗相关社交媒体数据的情感分析：比较研究

    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

  • 揭示公众感知：基于机器学习的印度 COVID-19 疫苗情感分析

    通过数据挖掘技术，分析 Reddit 数据并评估印度人对 COVID-19 疫苗的情感。结果显示，大多数印度 Reddit 用户对疫苗持中立态度，给印度政府在努力为人口大量接种疫苗带来了挑战。

    Nov, 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

  • 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

  • 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

  • Twitter 和 Reddit 上的网络安全内容情感分析

    通过分析 Twitter 和 Reddit 上的数据，使用 VADER 算法测量网络安全的情绪（积极 / 消极 / 中立），VADER 对 Twitter 和 Reddit 的准确度分别为 60% 和 70%。

    Apr, 2022

  • 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

    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。

    Aug, 2020

  • 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

  • 多源社交媒体情感分析的比较研究

    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