Topic Based Sentiment Analysis Using Deep Learning
University of Santa Cruz（圣克鲁斯大学）
在本文中，我们使用深度学习来处理以Twitter数据中的主题为条件的情感分析。我们提出了一个2层的方法：在第一阶段，我们创建自己的词嵌入，并看到他们比国家的最先进的嵌入时，与标准的分类器更好地执行。然后，我们对这些嵌入进行推理，以了解关于所有正在考虑的主题的单词的更多信息，以及每个主题的前n个影响词。在第二阶段，我们使用这些嵌入来预测推文对给定主题以及所有其他正在讨论的主题的情感。
2017-10-28 cs.CL cs.IR
SentiBubbles: Topic Modeling and Sentiment Visualization of Entity-centric Tweets
University of Porto（波尔图大学）
社交媒体用户在对新闻事件做出反应时倾向于提及实体。这项工作的主要目的是每天创建以实体为中心的推文聚合。通过应用主题建模和情感分析，我们从以实体为中心的角度创建了关于当前事件和人们对这些事件的反应的数据可视化见解。
2018-01-23 cs.CL cs.IR cs.SI
Public sentiment analysis and topic modeling regarding COVID-19 vaccines on the Reddit social media platform: A call to action for strengthening vaccine confidence
COVID-19大流行推动了历史上最快速的疫苗开发之一。然而，通过在线社交媒体传播的错误信息往往会导致疫苗的负面情绪和犹豫。为了调查社交媒体中与COVID-19疫苗相关的讨论，我们对2020年12月1日至2021年5月15日期间从13个关注COVID-19疫苗的Reddit社区收集的文本数据进行了情感分析和潜在狄利克雷分配主题建模。数据按月汇总和分析，以检测任何情绪和潜在主题的变化。ty分析表明，这些社区对疫苗相关讨论的积极情绪多于消极情绪，并且随着时间的推移保持不变。主题建模显示，社区成员主要关注副作用，而不是古怪的阴谋论。来自13个subreddit的Covid-19疫苗相关内容显示，这些社区表达的情绪总体上是积极多于消极的，自2020年12月以来没有发生有意义的变化。在整个LDA主题建模中检测到指示疫苗犹豫的关键词。关于疫苗的公众情绪和主题建模分析可以促进实施适当的信息传递、数字干预和新政策，以提高疫苗信心。
2021-08-22 cs.IR cs.SI
Sentiment-Driven Community Detection in a Network of Perfume Preferences
Tarbiat Modares University (TMU)（塔比尔·莫达雷斯大学）
本研究通过情感驱动的社区检测方法，对香精偏好网络进行分析，提升推荐系统和营销策略的准确性。
2024-10-28 cs.IR cs.SI
TwiInsight: Discovering Topics and Sentiments from Social Media Datasets
Singapore Institute of Technology（新加坡理工学院）；Data Storage Institute, A*STAR（新加坡科技研究局数据存储研究院）；University of Glasgow（格拉斯哥大学）
社交媒体平台包含了大量的信息，为我们提供了探索隐藏模式或未知相关性的机会，并了解人们对他们正在讨论的内容的满意度。作为一个展示，在本文中，我们提出了一个系统，TwiInsight探索Twitter数据的洞察力。与其他Twitter分析系统不同，TwiInsight自动提取不同类别下的热门话题（例如，医疗保健、食品、技术、体育和交通），并识别不同类别之间的相关主题。此外，它还通过情感分析发现人们对推文和主题的意见。该系统还采用直观和信息可视化来显示未发现的洞察力。此外，我们还开发和比较六个最流行的算法-三个情感分析和三个主题建模。
2017-05-23 cs.CL cs.IR
Detecting Topic and Sentiment Dynamics Due to COVID-19 Pandemic Using Social Media
新型冠状病毒病（COVID-19）的爆发极大地影响了全球人们的日常生活。紧急措施和政策（例如，封锁、社交距离），以对抗这种高度传染性的疾病。然而，由于长期严格的社会隔离规定，人们的心理健康也面临风险。因此，在各种事件和主题中监测人们的心理健康对于政策制定者做出适当的决定是非常必要的。另一方面，社交媒体已被广泛用作人们发表和分享个人意见和感受的渠道。大规模的社交媒体帖子（例如，tweets）提供了一个理想的数据来源，以推断在这一大流行期间人们的心理健康状况。在这项工作中，我们提出了一个新的框架来分析由于COVID-19从大量的社交媒体帖子的主题和情绪动态。基于两周内收集的1300万条与COVID-19相关的推文，我们发现在研究期间，积极情绪的比例高于消极情绪。当放大到主题层面的分析时，我们发现COVID-19的不同方面一直在被讨论，并显示出类似的情绪极性。一些主题，如“保持安全的家”是主导与积极的情绪。其他人，如"人民死亡”，一贯表现出消极情绪。总的来说，该框架显示了深刻的研究结果的基础上分析的主题级的情绪动态。
2020-07-05 cs.CY cs.IR cs.SI
Topic, Sentiment and Impact Analysis: COVID19 Information Seeking on Social Media
Queensland University of Technology（昆士兰科技大学）
当人们注意到一些不寻常的事情时，他们会在社交媒体上讨论。他们通过文字表达留下情感的痕迹。跨时间和空间系统地收集、分析和解释社交媒体数据，可以深入了解当地疫情、心理健康和社会问题。这种及时的见解有助于制定战略和资源，并作出适当和有效的反应。这项研究分析了与COVID 19相关的澳大利亚球体的大型时空推文数据集。该方法包括数量分析、动态主题建模、情感检测和语义品牌评分，以深入了解COVID 19大流行爆发以及澳大利亚不同州和城市随着时间的推移的公众讨论。所获得的见解与独立观察到的现象，如政府报告的实例进行比较。
2020-08-28 cs.IR cs.LG cs.SI
Twitter Opinion Topic Model: Extracting Product Opinions from Tweets by Leveraging Hashtags and Sentiment Lexicon
ANU & NICTA（澳大利亚国立大学与NICTA）；Monash University（莫纳什大学）
基于属性的意见挖掘被广泛应用于对数据进行汇总或归纳，目前的最新研究成果是基于潜在狄利克雷分配（LDA）模型。虽然像tweet这样的社交媒体数据充满了意见，但它们的“肮脏”性质（作为自然语言）阻碍了研究人员将基于LDA的意见模型应用于产品评论挖掘。推文通常是非正式的，非结构化的，缺乏分类和评级等标记数据，这使得产品意见挖掘具有挑战性。在本文中，我们提出了一个基于LDA的意见模型命名为Twitter的意见主题模型（TOTM）的意见挖掘和情感分析。TOTM在其发现过程中利用了推文中存在的主题标签、提及、表情符号和强烈情感词。它通过直接对目标-意见交互进行建模来改进意见预测，从而发现目标特定的意见词，这在现有方法中被忽略了。此外，我们提出了一个新的配方，将情感先验信息的主题模型，利用现有的公众情绪词典。这是新颖的，因为它可以学习和更新数据。我们进行了实验，900万电子产品的推文，并证明了改进的性能TOTM在定量评价和定性分析。我们表明，基于方面的意见分析大量的推文提供了有用的意见，产品。
2016-09-21 cs.CL cs.IR cs.LG
A Multifacet Hierarchical Sentiment-Topic Model with Application to Multi-Brand Online Review Analysis
提出多面层次情感-主题模型（MH-STM），统一生成框架结合层次主题模型与回归模型，并引入层次化Polya urn方案分离通用与特有主题，在合成和真实数据上有效检测主题层次并准确排名多品牌。
2025-02-26 cs.IR stat.ME
Longitudinal Sentiment Topic Modelling of Reddit Posts
本文对加拿大四所大学学生2020至2023年的Reddit帖子开展纵向情感主题建模，发现疫情及疫后心理健康相关讨论呈逐步上升趋势。
2024-01-24 cs.IR cs.SI
Integrating sentiment and social structure to determine preference alignments: The Irish Marriage Referendum
University of Limerick（利默里克大学）；Sinnia；University of Oxford（牛津大学）
我们通过分析大量关于2015年爱尔兰婚姻公投的推文来研究社会结构和情绪之间的关系。我们获取了公投前几天发布的每一条带有#marref和#marriageref标签的推文的情绪，并构建网络来聚合情绪，并使用它来研究用户之间的互动。我们的研究结果表明，用户发布的提及推文的情感与收到的提及的情感相关，并且在提及和追随者网络中，具有相似情感分数的用户之间的联系明显多于具有相反分数的用户之间的联系。我们结合两个网络的社区结构与用户的活动水平和情感得分，找到支持在全民公决中投票“是”或“否”的用户群体。在没有追随者联系的情况下，辩论对立双方的用户之间进行了许多对话，这表明一些用户努力建立跨越意识形态分歧的对话和辩论。我们的分析表明，社会结构可以成功地与情感相结合，以分析和理解社交媒体用户的倾向。这些结果在整合数据和元数据以研究民意动态、民意建模和民意调查方面具有潜在的应用。
2017-02-18 cs.CL cs.IR cs.SI
Unraveling Media Perspectives: A Comprehensive Methodology Combining Large Language Models, Topic Modeling, Sentiment Analysis, and Ontology Learning to Analyse Media Bias
Institute of IT Management and Digitization Research (IFID)（信息管理与数字化研究学院）
本文提出结合层次主题建模、情感分析和大语言模型本体学习的可扩展媒体偏见分析方法，通过三个政治新闻案例验证其在多粒度识别事件选择、标签、用词及委托遗漏偏见方面的有效性。
2025-05-03 cs.AI cs.CL cs.IR
Sentiment Analysis of the COVID-related r/Depression Posts
University of Ottawa（渥太华大学）；Dalhousie University（达尔豪斯大学）
Reddit.com是年轻人中流行的社交媒体平台。Reddit用户分享他们的故事以寻求其他用户的支持，特别是在新冠肺炎大流行期间。Reddit上发布的消息及其内容为研究人员提供了分析公众关注的机会。在这项研究中，我们分析了r/Depression上发布的COVID相关消息的情绪。我们的研究提出了以下问题：a）Reddit用户讨论的共同话题是什么？b）我们可以使用这些主题来分类帖子的情绪吗？（c）在大流行期间，人们更关心什么？关键词：情绪分类，抑郁症，COVID-19，Reddit，LDA，BERT
2021-07-28 cs.CL cs.IR cs.LG
Deep Sentiment Classification and Topic Discovery on Novel Coronavirus or COVID-19 Online Discussions: NLP Using LSTM Recurrent Neural Network Approach
Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学）；Dalhousie University（达尔豪斯大学）；Jiangsu University of Science and Technology（江苏科技大学）
互联网论坛和公共社交媒体，如在线医疗论坛，为关注健康问题的用户（人/患者）提供了一个方便的渠道，以相互讨论和分享信息。2019年12月下旬，据报道爆发了新型冠状病毒（感染导致的疾病称为COVID-19），由于该病毒在世界其他地区迅速传播，世界卫生组织宣布进入紧急状态。在这篇论文中，我们使用了从社交媒体中自动提取与COVID-19相关的讨论，以及基于主题建模的自然语言处理（NLP）方法，从公众舆论中发现与COVID-19相关的各种问题。此外，我们还研究了如何使用LSTM循环神经网络对COVID-19评论进行情感分类。我们的研究结果揭示了利用公众意见和合适的计算技术来理解COVID-19相关问题并指导相关决策的重要性。
2020-04-24 cs.CL cs.IR
A Heterogeneous Graphical Model to Understand User-Level Sentiments in Social Media
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
社交媒体在过去十年中取得了巨大的增长，并继续快速增长。随着这种采用，它正日益成为意见挖掘和情感分析的丰富数据来源。因此，社交媒体中情感的检测和分析是一个有价值的课题，吸引了大量的研究工作。大多数早期的努力集中在监督学习方法来解决这个问题，这需要昂贵的人工注释，因此限制了它们的实际应用。在我们的工作中，我们提出了一个半监督的方法来预测用户级的情绪为特定的主题。我们定义和利用一个异构的图形，建立从社交网络的用户与知识，连接用户在社交网络通常共享类似的情绪。与以前的作品相比，我们有几个新颖之处：（1）我们将用户的影响力/权威性纳入模型，2）我们包括基于评论和基于喜欢的用户-用户链接到图，3）我们将多个异构图合并为一个，从而允许两个用户之间存在多种类型的链接。
2019-12-17 cs.CL cs.IR cs.LG
Quality of Word Embeddings on Sentiment Analysis Tasks
Politecnico di Torino（都灵理工大学）
词嵌入或词的分布式表示被用于各种应用中，如机器翻译、情感分析、主题识别等。词嵌入的质量及其应用的性能取决于几个因素，如训练方法、语料库大小和相关性等。在这项研究中，我们比较了十几种预训练的词嵌入模型在歌词情感分析和电影评论极性任务上的性能。根据我们的研究结果，Twitter Tweets在歌词情感分析方面表现最好，而Google News和Common Crawl在电影极性分析方面表现最好。Glove训练的模型比Skipgram训练的模型跑得快。此外，主题相关性和语料库规模等因素也会显著影响模型的质量。当有中等或大规模的文本集时，从同一训练数据集获取词嵌入通常是最好的选择。
2020-03-06 cs.CL cs.IR cs.LG
COVID-19 Twitter Dataset with Latent Topics, Sentiments and Emotions Attributes
本文描述了一个关于人们在Twitter平台上对COVID-19大流行的话语和反应的大型全球数据集。自2020年1月28日至2022年6月1日，我们收集并处理了超过2900万名独立用户使用四个关键词“corona”、“wuhan”、“nCov”和“covid”发布的超过2. 52亿条Twitter帖子。利用概率主题建模和预先训练的基于机器学习的情感识别算法，我们用17个属性标记每条推文，包括a）10个二进制属性，指示推文与前10个检测到的主题的相关性（1）或不相关性（0），b）5个定量情感属性，指示效价或情感的强度程度（从0：极度消极到1：极度积极）和恐惧、愤怒、悲伤和快乐情绪的强度程度（从0：完全没有到1：非常强烈），以及c）指示情绪的两个分类属性（非常消极，消极，中性或混合，积极，非常积极）和主要情绪（恐惧，愤怒，悲伤，快乐，没有具体的情绪）。我们讨论的技术有效性，并报告这些属性的描述性统计，其时间分布和地理代表性。本文最后讨论了数据集在通信，心理学，公共卫生，经济学和流行病学中的使用。
2022-06-25 cs.CL cs.IR
Cross-Platform Digital Discourse Analysis of the Israel-Hamas Conflict: Sentiment, Topics, and Event Dynamics
Institute of Computer Science, Foundation for Research and Technology（计算机科学研究所，研究与技术基金会）；Technical University of Crete（克里特技术大学）
本研究通过跨平台分析，揭示了以色列-哈马斯冲突中情感、主题和事件动态的演变，提出多平台数据集及分析流程，探讨平台特性对冲突传播的影响。
2025-11-27 cs.AI cs.CL cs.CY
Analyzing users' sentiment towards popular consumer industries and brands on Twitter
Lithium Technologies | Klout
社交媒体是一个统一的平台，让用户表达他们对从日常生活到消费品牌和产品的看法等主题的想法。这些用户在塑造其他消费者的意见方面发挥着巨大的影响力，并影响品牌认知，品牌忠诚度和品牌宣传。在本文中，我们分析了1900万Twitter用户对62个热门行业的意见，包括12,898个企业和消费者品牌，以及相关的主题，通过情感分析的3.3亿推文在一个月的时间跨度。我们发现用户往往对制造业最为积极，而对服务业最为消极。此外，他们在与品牌互动时往往比在Twitter上更积极或消极。我们还发现，一个行业内对品牌的看法差异很大，我们使用两个行业作为用例来证明这一点。此外，我们发现，不同行业的主题情绪之间没有很强的相关性，表明主题情绪高度依赖于他们所提到的行业的背景。我们展示了这种分析的价值，以评估品牌对社交媒体的影响。我们希望这项初步研究将证明对研究人员和公司都有价值，有助于了解用户对行业，品牌和相关主题的看法，并鼓励在这一领域进行更多的研究。
2017-09-21 cs.CL cs.IR cs.SI
Sentimental Content Analysis and Knowledge Extraction from News Articles
Ferdowsi University of Mashhad（马什哈德菲尔多西大学）
在网络时代，由于技术的进步，人类的生活发生了革命性的变化，每天都有大量的数据和信息发布在互联网上。例如，新闻机构在世界各地的网站上发布新闻。这些原始数据可能是知识提取的重要资源。这些共享数据包含情感（即，积极的、中性的或消极的）;因此，情感内容提取在许多方面可以是有益的任务。提取新闻的情感说明了在一段时间内关于事件的非常有价值的信息，媒体或新闻机构对这些事件的观点。在本文中，试图提出一种方法，新闻分析，并从中提取有用的知识。首先，我们尝试提取新闻文档的噪声鲁棒情感;因此，下载与六个国家相关的新闻：美国，英国，德国，加拿大，法国和澳大利亚，5个不同的新闻类别：政治，体育，商业，娱乐和技术。本文在提取新闻文本中的情感内容的基础上，对不同国家在每5个新闻主题中的情况进行了比较。此外，我们提出了一种方法，以减少庞大的新闻数据，提取最热门的话题和新闻标题作为知识。最后，我们生成一个词模型，通过Word 2 Vec将每个词映射到一个固定大小的向量，以了解我们收集的新闻数据库中的词之间的关系。
2018-08-09 cs.CL cs.IR
Topic Modelling on Consumer Financial Protection Bureau Data: An Approach Using BERT Based Embeddings
UpGrad Education（UpGrad教育）；Salesforce India（赛富时印度公司）；Brane Enterprises（Brane企业公司）；Global Logic
客户的评论和意见对于企业了解用户对产品和服务的看法非常重要。然而，需要分析这些数据以评估与主题/方面相关联的情绪，从而提供有效的客户帮助。LDA和LSA无法捕捉语义关系，并且不特定于任何领域。在这项研究中，我们评估BERTopic，一种新的方法，使用句子嵌入消费者金融保护局（CFPB）的数据生成主题。我们的工作表明，与LDA和LSA相比，BERTopic非常灵活，但提供了有意义且多样化的主题。此外，特定领域的预训练嵌入（FinBERT）产生更好的主题。我们评估的主题一致性得分（cv）和UMass。
2022-05-15 cs.AI cs.CL cs.IR
Using Hadoop for Large Scale Analysis on Twitter: A Technical Report
University of Patras（帕特雷大学）；Ionian University（爱奥尼亚大学）
Twitter数据上的情感分析（或意见挖掘）最近引起了广泛关注。该系统的主要特点之一是以简单、用户友好和快速的方式与其他用户进行即时通信。因此，人们倾向于自由地表达自己的感受，这使得Twitter成为一个理想的来源，可以积累大量的意见，涉及各种各样的话题。这些信息量提供了巨大的潜力，可以用来接收对这些主题的情感倾向。然而，由于没有人可以投入无限的时间来阅读这些推文，因此有必要采用自动决策方法。然而，大多数现有的解决方案仅限于集中式环境。因此，他们最多只能处理几千条推文。由于每天发布的大量推文，这样的样本不代表定义对主题的情感极性。在本文中，我们更进一步，在MapReduce框架中开发了一种新的情感学习方法。我们的算法利用推文中的主题标签和表情符号作为情感标签，并以并行和分布式的方式对不同的情感类型进行分类。此外，我们利用Bloom过滤器来压缩中间数据的存储大小，并提高我们的算法的性能。通过广泛的实验评估，我们证明了我们的解决方案是有效的，鲁棒性和可扩展性，并确认我们的情感识别的质量。
2016-02-03 cs.CL cs.DB cs.IR
Towards Analyzing the Bias of News Recommender Systems Using Sentiment and Stance Detection
在线新闻提供商使用新闻推荐系统来减轻信息过载并向用户提供个性化内容。然而，算法新闻策展被假设为创造过滤泡沫并加强用户的选择性曝光，可能会增加他们对两极分化的意见和假新闻的脆弱性。在本文中，我们展示了如何利用新闻项目的立场和情感信息来分析和量化推荐系统遭受偏见的程度。为此，我们已经注释了德国新闻语料库的主题，使用立场检测和情感分析的移民。在四个不同的推荐系统的实验评估中，我们的结果显示，所有四个模型都有轻微的倾向，推荐文章的负面情绪和立场对难民和移民的话题。此外，我们观察到基于文本的评论者的情感和立场偏见与预先存在的用户偏见之间存在正相关关系，这表明这些系统放大了用户的意见，降低了推荐新闻的多样性。知识感知模型似乎是最不容易出现这种偏差的模型，其代价是预测准确性。
2022-03-11 cs.IR
TwiSent: A Multistage System for Analyzing Sentiment in Twitter
在本文中，我们提出了TwiSent，一个情感分析系统的Twitter。根据搜索的主题，TwiSent收集与之相关的推文，并将其分类为积极，消极和客观的不同极性类别。然而，与其他文本类型相比，分析微博帖子有许多固有的挑战。通过TwiSent，我们解决了以下问题：1）Twitter中与情感分析有关的垃圾邮件，2）文本中的结构异常，如拼写错误、不标准的缩写、俚语等，3)主题语境中的实体特异性; 4）语篇中的语用学。该系统的性能进行了评估手动注释的黄金标准数据和自动注释的推文集的基础上的标签。在自动注释的数据集上显示监督系统的有效性是一种常见的做法。然而，我们表明，这样的系统实现较低的分类精度时，测试通用twitter数据集。我们还表明，我们的系统比现有的系统表现得更好。
2012-09-18 cs.CL cs.IR
Viscovery: Trend Tracking in Opinion Forums based on Dynamic Topic Models
由于越来越多的用户使用Web 2.0平台对品牌和组织发表意见，数百万人在论坛和社交网络上发表意见。对于企业或政府机构来说，几乎不可能跟踪人们所说的话，从而在用户需求/期望与组织行动之间产生差距。为了弥合这一差距，我们创建了Visparabation，这是一个用于意见总结和趋势跟踪的平台，能够分析从论坛中恢复的意见流。为了做到这一点，我们使用动态主题模型，允许揭示隐藏在观点背后的主题结构，表征词汇动态。我们扩展了动态主题模型的增量学习，一个关键方面需要在Vislaboration模型更新在近实时的。此外，我们在Viselaboration中包括情感分析，允许在不同的粒度级别上分离特定主题的积极/消极词。Viselaboration允许可视化每个主题中的代表性观点和术语。在粗粒度级别，可以使用2D主题嵌入来分析主题的动态，建议纵向主题合并或分割。在本文中，我们报告我们的经验，开发这个平台，分享经验教训和机会，从使用情感分析和主题建模在现实世界中的应用。
2018-05-01 cs.IR
Political Sentiment Analysis of Persian Tweets Using CNN-LSTM Model
University of Tehran（德黑兰大学）；Tarbiat Modares University（塔比亚特·莫达雷斯大学）
本文提出CNN-LSTM模型结合ParsBERT嵌入进行波斯语政治推文情感分析，在保持性能的同时减少训练时间，最高准确率达89%。
2023-08-29 cs.CL cs.IR
Improving News Recommendations through Hybrid Sentiment Modelling and Reinforcement Learning
University of Pretoria（比勒陀利亚大学）
本文通过混合情感分析与强化学习方法，改进新闻推荐系统，提升个性化和情感匹配能力。
2025-12-08 cs.IR
TweetCOVID: A System for Analyzing Public Sentiments and Discussions about COVID-19 via Twitter Activities
COVID-19大流行对健康和经济造成广泛影响，影响到全球数百万人。为了更好地了解这些影响，我们推出了TweetCOVID系统，该系统能够使用公共推文了解公众对COVID-19疫情的反应，包括他们在不同时间段和地点的情绪、情感、感兴趣的话题和有争议的讨论。我们还提出了三个示例用例，说明了我们提出的TweetCOVID系统的有用性。
2021-03-02 cs.CY cs.IR cs.SI
