Aug, 2022

基于深度学习的 Twitter 数据 COVID-19 疫苗响应情绪分析

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 基于 1100 万条推文的深度学习揭示了 COVID-19 疫苗多样化和变化情感模式

    通过分析社交媒体上用户对 COVID-19 疫苗的感受和情绪波动，研究者们发现了不同人群对疫苗的态度差异。疫苗接种率的提高与用户情绪向积极的变化密切相关，视角细分的情感分析能够为疫苗推广策略提供实质性的桥梁作用。

    Jul, 2022

  • 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

  • 基于网格搜索方法的混合深度学习模型的 COVID-19 Twitter 情绪分类

    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

  • 分析尼日利亚网络空间中的 COVID-19 疫苗情感：基于手动标注的 Twitter 数据集的洞察

    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

  • 新冠疫苗的 Twitter 情绪分析

    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

  • COVID-19 疫苗开发至投放期间相关情绪分析

    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

  • 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

  • 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

  • 利用机器学习从南非推特数据中检测 COVID-19 疫苗犹豫的存在

    通过手工标记方法分析南非推文中的疫苗犹豫情绪，建立 AI 分类模型，并评估其在 UGC 分类中的可靠性。在 30000 个南非推文数据集上，使用 LSTM、bi-LSTM、SVM、BERT-base-cased 和 RoBERTa-base 模型进行情感分析。其中，BERT 和 RoBERTa 模型的整体 F1 得分分别达到 60% 和 61%。采用 LDA 主题建模以改进 RoBERTa 模型的准确性。

    Jul, 2023

  • 基于混合深度学习框架自动发现 COVID-19 推特中的话题和情感

    提取了 COVID-19 推文的关键主题和情感，使用深度学习模型实现了更好的主题标签提取和情感分析，以及最高的准确率。

    Dec, 2023