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

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

该研究使用深度学习模型对 Twitter 情绪进行分析，发现 COVID-19 疫情期间推文数量、病例数量和情绪极性得分变化之间的联系，以及疫苗推广对社交媒体讨论性质的影响

Jun, 2023

使用自然语言处理技术，我们旨在以最高的准确率确定和分类关于 COVID-19 疫苗的观点。

Nov, 2023

该研究分析了推特上与 COVID-19 疫苗相关的负面言论，使用机器学习技术和自然语言处理技术，提出了 37 种负面话题，并指出 COVID-19 疫苗的消极态度随着疫苗接种的推广而逐渐降低，但需要关注疫苗安全性和政策问题。

Jul, 2022

使用 Transformer-based 语言模型研究尼日利亚人对疫苗的接受程度，数据分析及可视化表明，大多数推文对 COVID-19 疫苗持中立态度，个别人表示积极看法，对特定疫苗类型没有强烈偏好，尽管 Moderna 疫苗获得了稍微更多的积极情绪。同时发现，通过对适当数据集进行微调，即使预训练的 LLM 没有在特定语言上进行过预训练，也可以获得有竞争力的结果。

Jan, 2024

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

该研究通过社交媒体平台收集了超过 200 万条与 COVID-19 疫苗相关的推文，其中约 1% 的推文被标注了原始作者的疫苗接种立场，研究评估了不同模型在从社交媒体数据中提取公众态度方面的表现，并确定了其在跟踪公众 COVID-19 疫苗接种态度变化方面的潜在用途。

Jun, 2022

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

通过自然语言处理技术训练立场检测算法，通过主题建模技术检查疫苗接种的公共言论，发现双重立场使用者发布的推文占主要地位，正反两面的推文共同讨论了许多不同的问题，以真实问题为主的反疫苗推文与虚假信息相关的含义占大多数，表情和笑话占据了最多的转发信息。

Aug, 2022