Feb, 2023

透过 Twitter 进行 COVID-19 主题建模的深度学习：Alpha、Delta 和 Omicron

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TL;DR本研究使用深度学习模型，利用印度 Twitter 数据集，对 COVID-19 疫情的第一至第三波进行话题建模，发现官方治理、疫苗接种和疫情管理等是话题重叠的主题，并发现 COVID-19 疫情的政治、社会和经济情况下出现了新问题。研究结果表明，不同时期的主要话题与相应时间段流行的新闻媒体有强烈的定性相关性。该研究还具有扩展到其他国家和地区捕捉 COVID-19 疫情不同阶段的主要问题的潜力。
发现论文，激发创造
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    Feb, 2024

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    Jun, 2024

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    Jun, 2022

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    Jul, 2022

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    使用 NLP 技术，如词袋、平均词向量、平均 BERT 基础模型和 Tf-Idf 加权词向量模型，结合余弦相似度算法，在 CORD-19 数据集中找出与 COVID-19 主题有关的研究文献。

    May, 2022

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    该研究使用 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 方法建模了瑞典报纸文章关于冠状病毒的主题变化，旨在支持社会经济影响研究以及临床和医疗保健分析等领域的话题建模应用。

    Jan, 2023

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    本文通过应用动态课题模型分析美国政府官员在推特上围绕 COVID-19 作出的决策，利用 Hawkes 二项式主题模型跟踪风险、检测和治疗等关键词相关的演变子课题，并通过 Granger 因果推断构建官员之间的影响网络。

    Apr, 2020