Understanding Public Opinion on Using Hydroxychloroquine for COVID-19 Treatment via Social Media
羟氯喹（HCQ）用于预防或治疗由蚊子叮咬引起的疟疾。最近，该药物被建议用于治疗COVID-19，但尚未得到科学证据的支持。有关药物疗效的信息充斥着社交网络，通过歪曲他们对药物疗效的看法，对社区构成潜在威胁。本文通过分析推文的反应模式和情绪，研究社交网络用户对使用HCQ治疗COVID-19的建议的反应。我们从2020年2月至12月收集了164，016条推文，并使用文本挖掘方法来识别社会反应模式和意见随时间的变化。我们的描述性分析发现，用户的反应模式与HCQ和COVID-19治疗发展的社交和新闻推送密切相关。该研究将推文和谷歌搜索频率联系起来，以揭示当地社区对不同州使用HCQ治疗COVID-19的观点。此外，我们的推文情感分析显示，公众对使用HCQ治疗COVID-19的建议的意见随着时间的推移发生了显著变化。数据显示，早期的支持率很高，但在10月份显着下降。最后，使用人类对4，850条推文的手动分类作为我们的基准，我们的情感分析表明，Google Cloud自然语言算法在分类推文方面优于Valence Aware Dictionary和social Reasoner，特别是在讽刺推文组中。
2022-01-01 cs.IR cs.SI
Can Predominant Credible Information Suppress Misinformation in Crises? Empirical Studies of Tweets Related to Prevention Measures during COVID-19
在COVID-19期间，社交媒体上的错误信息影响了采取适当的预防行为。迫切需要压制错误信息，以防止负面的公共卫生后果。虽然一系列的研究提出了错误信息抑制策略，很少有调查的作用，占主导地位的可信信息在危机中。没有人使用纵向社交媒体数据定量研究其影响。因此，本研究使用2020年2月15日至6月30日收集的推文，调查可信信息和错误信息之间的时间相关性，以及主要可信信息是否可以抑制两种预防措施（即主题）的错误信息，即戴口罩和社交距离。我们训练了支持向量机分类器来检索相关推文，并对每个主题包含可信信息和错误信息的推文进行分类。基于这两个主题的可信和错误信息的时间序列的互相关分析，我们发现，以前占主导地位的可信信息可以导致减少错误信息（即抑制）的时滞。研究结果为在复杂的在线环境中利用可信信息抑制错误信息提供了经验证据，并为危机和紧急情况下的未来信息管理提出了实用策略。
2021-02-01 cs.IR cs.SI
Twitter Sentiment Analysis
这个项目解决了twitter中的情感分析问题;也就是根据其中表达的情感对tweet进行分类：积极的，消极的或中性的。Twitter是一个在线微博和社交网络平台，允许用户编写最长140个字符的简短状态更新。这是一个迅速扩大的服务，拥有超过2亿注册用户-其中1亿是活跃用户，其中一半每天登录twitter-每天产生近2.5亿条推文。由于大量的使用，我们希望通过分析推文中表达的情绪来反映公众情绪。分析公众情绪对于许多应用都很重要，例如公司试图找出他们的产品在市场上的反应，预测政治选举和预测股票交易等社会经济现象。该项目的目的是开发一个功能分类器，用于对未知的推文流进行准确和自动的情感分类。
2015-09-14 cs.CL cs.IR cs.SI
Extracting Major Topics of COVID-19 Related Tweets
University of Birjand（比尔詹德大学）；Birjand University of Technology（比尔詹德技术大学）
随着新型冠状病毒疫情的爆发，Twitter上的用户活跃度显著增加。一些研究调查了这一时期推文的热点话题;然而，很少有人关注呈现和分析新冠肺炎话题的时空趋势。在这项研究中，我们使用主题建模方法提取全国隔离期间（2020年3月23日至6月23日）关于Covid-19推文的全球主题。我们实施潜在狄利克雷分配（LDA）算法提取的主题，然后命名为“重新开放”，“死亡病例”，“远程办公”，“抗议”，“愤怒的表达”，“掩盖”，“药物治疗”，“社会距离”，“第二波”，和“疾病的高峰期”的标题。我们还分析了全球和四个国家的主题的时间趋势。通过分析图表，随着时间的推移改变用户对主题的关注程度，可以获得有趣的结果。
2021-10-05 cs.IR cs.LG 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 Analysis of Twitter Data for Predicting Stock Market Movements
Indian Institute of Technology, Bhubaneswar（布巴内斯瓦尔印度理工学院）；G.G Vishwavidyalaya, Central University（G.G大学（中央大学））
预测股票市场走势是一个众所周知的有趣问题。如今的社交媒体完美地代表了公众对当前事件的情绪和看法。特别是twitter在研究公众情绪方面吸引了众多研究者的关注。根据公众在twitter上表达的情绪来预测股市一直是一个有趣的研究领域。先前的研究已经得出结论，从Twitter收集的公众情绪很可能与道琼斯工业平均指数（DJIA）相关。这项工作的论文是观察一家公司的股票价格的变化，上涨和下跌，与公众对该公司的推文中表达的意见有多相关。情感分析的目的是从文本中理解作者的观点。本文采用Word 2 vec和N-gram两种不同的文本表示方法来分析推文中的公众情绪。在本文中，我们应用情感分析和监督机器学习原则，从twitter上提取的推文，并分析了一家公司的股票市场走势和推文中的情感之间的相关性。在一个精心设计的方式，积极的新闻和社交媒体上关于一家公司的推文肯定会鼓励人们投资该公司的股票，因此该公司的股价会上涨。文章最后指出，股票价格的涨跌与推文中的公众情绪之间存在很强的相关性。
2016-10-28 cs.CL cs.IR cs.SI
ArCOV19-Rumors: Arabic COVID-19 Twitter Dataset for Misinformation Detection
Qatar University（卡塔尔大学）
在本文中，我们介绍了ArCOV 19-Rumors，这是一个用于错误信息检测的阿拉伯语COVID-19 Twitter数据集，由2020年1月27日至4月底包含声明的推文组成。我们收集了138个经过验证的声明，大部分来自流行的事实核查网站，并确定了9.4K与这些声明相关的推文。推特被人工标注了真实性，以支持错误信息检测的研究，这是大流行期间面临的主要问题之一。ArCOV 19-谣言支持两个级别的错误信息检测：验证自由文本声明（称为声明级别验证）和验证推文中表达的声明（称为推文级别验证）。我们的数据集除健康外，还涵盖与受COVID-19影响的其他主题类别相关的索赔，即社会，政治，体育，娱乐和宗教。此外，我们提出了对数据集的推文级验证的基准测试结果。我们试验了SOTA模型的通用方法，利用内容，用户简档功能，时间特征和传播结构的会话线程的鸣叫验证。
2021-03-13 cs.CL cs.IR cs.SI
Tripartite Graph Clustering for Dynamic Sentiment Analysis on Social Media
The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
社交媒体（例如Twitter）的日益普及允许用户轻松地彼此分享信息，并通过表达自己对各种主题的看法来影响他人。在这项工作中，我们提出了一个无监督的\emph{tri-clustering}框架，分析用户级和推文级的情感，通过共同聚类的三方图。该框架的一个引人注目的特点是，推文，用户和功能的情感聚类的质量可以通过联合聚类相互提高。我们进一步研究在线框架中用户级情感和潜在特征向量的演变，并设计一种高效的在线算法，用新到达的数据顺序更新推文、用户和特征的集群。在线框架不仅提供了更好的质量的动态用户级和推文级情感分析，但也提高了计算和存储效率。我们验证了2012年11月加州选票Twitter数据的有效性和效率的方法。
2014-06-12 cs.CL cs.IR cs.SI
Enhanced Twitter Sentiment Classification Using Contextual Information
MIT（麻省理工学院）
随着Twitter的普及和普及，对推文的情感分析已经成为一个重要的研究领域。然而，对推文施加的140个字符的限制使得很难使用标准的语言学方法进行情感分类。另一方面，推特缺乏结构，但它们却用庞大的数量和丰富的元数据来弥补。该元数据包括地理位置、时间和作者信息。我们假设情绪依赖于所有这些背景因素。不同的地点，不同的时代，不同的作者，有着不同的情感价值。在本文中，我们通过利用远程监督收集来自不同地点，时间和作者的数百万条标记推文来探索这一假设。我们使用这些数据来分析不同作者，时间和地点的推文情绪的变化。一旦我们探索并理解了这些变量和情绪之间的关系，我们就使用贝叶斯方法将这些变量与更标准的语言特征（如n-gram）结合起来，创建了一个Twitter情绪分类器。这种组合分类器的性能优于纯语言分类器，表明将Twitter上丰富的上下文信息整合到情感分类中是一个很有前途的研究方向。
2021-01-02 cs.AI cs.CL cs.IR
ArSentD-LEV: A Multi-Topic Corpus for Target-based Sentiment Analysis in Arabic Levantine Tweets
MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室）；American University of Beirut（贝鲁特美国大学）；Qatar University（卡塔尔大学）
情感分析是一项非常主观和具有挑战性的任务。当应用于阿拉伯语时，其复杂性进一步增加，主要是因为大量的方言是不标准化的，并且在网络中广泛使用，特别是在社交媒体中。虽然已经发布了许多数据集来用阿拉伯语训练情感分类器，但这些数据集中的大多数都包含浅层注释，仅将文本单元的情感标记为单词，句子或文档。在本文中，我们提出了阿拉伯语情绪Twitter数据集的黎凡特方言（ArSenTD-LEV）。根据对黎凡特地区推文的分析结果，我们创建了一个包含4,000条推文的数据集，并附有以下注释：推文的总体情绪、表达情绪的目标、表达情绪的方式以及推文的主题。结果证实了这些注释在提高基线情感分类器性能方面的重要性。他们还证实了在某个领域的培训和在另一个领域的测试之间的差距。
2019-05-25 cs.CL cs.IR cs.LG
Efficient Twitter Sentiment Classification using Subjective Distant Supervision
Indian Institute of Technology, Hyderabad（印度海得拉巴理工学院）
随着像Twitter这样的微博服务在当今全球化的世界中变得越来越有影响力，它的情感分析等方面正在被广泛研究。我们不再被自己的观点所束缚。其他人的观点和情感在塑造我们的观点方面发挥着巨大的作用。在本文中，我们建立在以前的作品Twitter的情感分析使用远程监督。现有的方法需要巨大的计算资源来分析大量的推文。在本文中，我们提出的技术，以加快计算过程的情感分析。我们使用tweet主观性来选择正确的训练样本。我们还介绍了EFWS（有效字分数）的概念，从常用词的极性得分，这是一个额外的启发式，可以用来加快与标准的机器学习算法的情感分类推文。我们使用160万条推文进行了实验。实验评估表明，我们提出的技术是更有效的，具有更高的准确性相比，以前提出的方法。我们在10万条推文的训练数据集上实现了约80%的总体准确率（EFWS启发式算法的准确率约为85%），这是基线模型所用数据集大小的一半。我们提出的模型的准确性比基线模型高2-3%，并且该模型的有效训练速度是基线模型的两倍。
2017-01-11 cs.CL cs.IR cs.SI
Fusing location and text features for sentiment classification
地理标记的Twitter数据最近被用来推断社交媒体人性化方面的见解。在最近的研究中，人们已经从带有地理标签的twitter数据中挖掘出了与人口统计、文化活动的空间分布、人类的时空旅行轨迹以及幸福感相关的见解。到目前为止，还没有太多的研究已经做了一个推文的地理定位功能对其情绪的影响。这一观察启发了我们提出使用地理位置特征作为执行情感分类的方法。在该方法中，通过将地理位置特征和独热编码词向量连接起来作为卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络的输入来执行地理标记推文的情感分类。以地理位置特征的形式添加与语言无关的特征有助于丰富推文表示，以对抗短推文消息的稀疏性。所取得的结果表明，与单独使用词向量进行情感分类相比，将地理位置特征连接到独热编码词向量可以实现更高的准确性。
2019-07-28 cs.CL cs.IR cs.SI
Targeting HIV-related Medication Side Effects and Sentiment Using Twitter Data
Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）
我们对Twitter数据进行了描述性分析。我们的研究重点是提取与艾滋病毒治疗相关的主要副作用。我们工作的关键是识别涉及艾滋病毒的个人推文。我们在一个面向公众的信息图中总结了我们的结果。此外，我们提出了一个衡量用户情绪的基础上手评级的推文。
2014-04-11 cs.CL cs.IR cs.SI
NutCracker at WNUT-2020 Task 2: Robustly Identifying Informative COVID-19 Tweets using Ensembling and Adversarial Training
Indian Institute of Technology (Indian School of Mines)（印度理工学院（印度矿业学院））
我们使用COVID-Twitter-BERT和RoBERTa模型进行实验，以识别信息丰富的COVID-19推文。我们进一步实验对抗训练，使我们的模型鲁棒。COVID-Twitter-BERT和RoBERTa的集合在WNUT-2020任务2的测试数据上获得了0.9096的F1分数（在阳性类别上），并在排行榜上排名第一。使用对抗训练训练的模型的集合也产生类似的结果。
2020-10-09 cs.CL cs.IR cs.LG
Sentiment Analysis of Covid-19 Tweets using Evolutionary Classification-Based LSTM Model
RCC Institute of Information Technology（RCC信息技术学院）；Maulana Abul Kalam Azad University of Technology（毛拉纳·阿布·卡拉姆·阿扎德技术大学）
随着新型冠状病毒疫情在全球各地迅速爆发，并影响数百万人的生活，多个国家宣布全面封锁，以控制疫情的严重程度。在封锁期间，社交媒体平台在全球传播有关疫情的信息方面发挥了重要作用，因为人们习惯通过社交网络表达自己的感受。考虑到这种灾难性的情况，我们开发了一种实验方法来分析人们在Twitter上的反应，直接或间接地基于这种流行病来计算流行词。本文介绍了对收集的大量关于冠状病毒或Covid-19的推文进行的情感分析。首先，我们使用进化分类和n-gram分析来分析公众对新冠肺炎疫情相关话题的情绪趋势。然后，我们根据他们的类别计算了收集到的推文的情感评分。最后，我们使用两种类型的评级推文来训练长短期网络，以预测Covid-19数据的情绪，并获得了84.46%的总体准确率。
2021-06-13 cs.CL cs.IR
Semantic Properties of Customer Sentiment in Tweets
Northwestern University（西北大学）
越来越多的人正在使用在线社交网络服务（SNS），并且大量与消费体验相关的信息通过这种新媒体形式共享。文本挖掘是一种新兴的从网络中挖掘有用信息的技术。我们的目标是发现，特别是在消费者的讨论在社交媒体上的推文语义模式。具体来说，本研究的目的是双重的：1）发现两组文本文档之间的相似性和差异性，包括消费者的情感极性，两种形式的积极与消极的意见和2）驱动实际内容的文本数据，具有语义趋势。经过考虑的推文包括消费者对美国零售公司的看法（例如，亚马逊、沃尔玛）。前一个目标是使用余弦相似度和K均值聚类方法，后一个目标是使用潜在狄利克雷分配（LDA），一个流行的主题建模算法。这是第一个发现消费语境中文本数据语义特性的研究，而不是情感分析。除了主要发现外，我们还将LDA（潜在狄利克雷分配）应用于相同的数据，并绘制了代表消费者在社交媒体上的积极意见和消极意见的潜在主题。
2016-03-24 cs.CL cs.IR cs.SI
Deep Learning Brasil -- NLP at SemEval-2020 Task 9: Overview of Sentiment Analysis of Code-Mixed Tweets
Federal University of Goiás（戈亚斯联邦大学）
在本文中，我们描述了一种方法来预测情绪代码混合推文（印度英语）。我们的团队在CodaLab中称为verissimo. Verzel开发了一种基于四种模型（MultiFiT，BERT，AL BERT和XLNET）的集成的方法。最终的分类算法是这四个模型的所有softmax值的一些预测的集合。在SemEval 2020挑战赛（任务9）的背景下使用和评估了该架构，我们的系统在F1得分上获得了72.7%。
2020-07-28 cs.CL cs.IR cs.LG
Comparing methods for Twitter Sentiment Analysis
这项工作扩展了一套工程，其中涉及的情感分析在Twitter的流行问题。它研究了最流行的文档（“推文”）表示方法，这些方法提供了情感评估机制。特别是，我们研究了词袋，n-gram和n-gram图方法，对于每一种方法，我们使用一组4451条手动注释的推文评估了基于词典和7种基于学习的分类算法（即SVM，朴素贝叶斯网络，逻辑回归，多层感知器，最佳优先树，功能树和C4.5）及其组合的性能。结果表明，基于学习的方法的优越性，特别是n-gram图的方法来预测推文的情绪。他们还表明，组合方法对n-gram具有令人印象深刻的影响，使用多数投票和平衡数据集（相同数量的正面，负面和中性推文进行训练），将5-Gram的置信度提高到83.15%。在n-gram图的情况下，改善很小，甚至没有，在4-gram图上达到94.52%，使用正交距离和0.001的阈值。
2015-05-12 cs.CL cs.IR 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
COVID-19 Tweets Analysis through Transformer Language Models
Information Technology University（信息技术大学）
了解公众的情绪和看法，在医疗危机是必不可少的发展适当的危机管理技术。虽然一些研究在COVID-19期间使用Twitter数据进行预测建模，但尚未对这一流行病期间人们在社交媒体上的意见进行细粒度的情感分析。在这项研究中，我们对COVID-19中的推文进行了深入的细粒度情感分析。为此，我们对四个Transformer语言模型进行监督训练，用于将推文多标签分类为七个音调类的下游任务：[自信，愤怒，恐惧，喜悦，悲伤，分析，试探]。我们通过RoBERTa实现了0.9267的LRAP（标签排名平均精度）得分。这个经过训练的Transformer模型能够以高精度正确预测推文的语气。然后，我们利用这个模型来预测20万条关于COVID-19的推文的音调。然后，我们对推文的语气进行了国家层面的分析，并提取了有关这一流行病中人们心理状况的有用指标。
2021-02-27 cs.CL cs.IR cs.LG
Balotage in Argentina 2015, a sentiment analysis of tweets
Universidad Nacional de Chilecito（智莱西托国立大学）；KUNAN；Universidad Nacional Experimental del Táchira（塔奇拉国立实验大学）
Twitter的社交网络包含了大量的信息产生的用户。这些信息由可能反映社会行为趋势的意见和评论组成。当有可能确定许多人共同的观点和评论时，就会谈到趋势。为了确定两个或多个书面意见是否共享同一地址，使用了自然语言处理（NLP）技术。本文提出了一种基于社会行为的情感分析函数NLP的Twitter预测方法。该案例研究选择了2015年阿根廷总统选举，并使用了由Vertica数据库组成的软件架构Big Data，其中包含称为Pulse的组件。通过分析，有可能发现总统候选人的投票意向趋势，在预测方面比传统系统调查更准确。
2016-11-07 cs.CL cs.IR cs.SI
CoVERT: A Corpus of Fact-checked Biomedical COVID-19 Tweets
University of Stuttgart（斯图加特大学）
在COVID-19大流行期间，社交媒体上发布了大量关于这种新疾病的生物医学信息。其中一些信息可能对人们的健康构成真正的危险，特别是当分享虚假信息时，例如在没有专业医疗建议的情况下如何治疗疾病的建议。因此，专门为医疗领域开发的自动事实核查资源和系统至关重要。虽然现有的事实核查资源涵盖新闻中的COVID-19相关信息或量化推文中的错误信息量，但没有数据集提供经过事实核查的COVID-19相关Twitter帖子，并对生物医学实体、关系和相关证据进行详细注释。我们贡献了CoVERT，这是一个经过事实检查的推文语料库，专注于生物医学和COVID-19相关（mis）信息领域。该语料库由300条推文组成，每条推文都标注了医学命名实体和关系。我们采用了一种新颖的众包方法，用事实检查标签和支持证据来注释所有推文，众包工作者在网上搜索。这种方法导致适度的注释者之间的协议。此外，我们使用检索到的证据提取作为事实检查管道的一部分，发现真实世界的证据比预训练的语言模型中间接提供的知识更有用。
2022-04-26 cs.CL cs.IR
SemEval-2015 Task 10: Sentiment Analysis in Twitter
Columbia University（哥伦比亚大学）；National Research Council Canada（加拿大国家研究委员会）；Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究所）；The Ohio State University（俄亥俄州立大学）；Facebook（脸书）
在本文中，我们描述了Twitter中情感分析的SemEval共享任务的2015年迭代。这是迄今为止最受欢迎的情感分析共享任务，在过去三年中，每年都有40多个团队参与。今年的共享任务竞赛由五个情绪预测子任务组成。其中两个是前几年的重播：（A）在推文背景下由短语表达的情绪，以及（B）推文的整体情绪。我们还包括三个新的子任务，要求预测（C）单个推文中对主题的情感，（D）一组推文中对主题的整体情感，以及（E）短语的优先极性程度。
2019-12-05 cs.CL cs.IR cs.LG
EdinburghNLP at WNUT-2020 Task 2: Leveraging Transformers with Generalized Augmentation for Identifying Informativeness in COVID-19 Tweets
University of Edinburgh（爱丁堡大学）
Twitter和一般社交媒体已成为紧急情况下不可或缺的沟通渠道。无处不在的智能手机小工具使人们能够宣布实时观察到的紧急情况。因此，越来越多的机构有兴趣以编程方式监控Twitter（救灾组织和新闻机构）。因此，识别推文的信息量可以帮助过滤大量推文中的噪声。在本文中，我们提交了WNUT-2020任务2：识别信息性COVID-19英语推文的提交内容。我们最成功的模型是一组Transformers，包括在半监督学习（SSL）设置中训练的RoBERTa、XLNet和BERTweet。该系统在测试集上的F1得分为0.9011（排行榜上排名第7），与使用FastText嵌入的基线系统相比，该系统的性能有了显着提高。
2021-04-18 cs.CL cs.IR cs.LG
Not-NUTs at W-NUT 2020 Task 2: A BERT-based System in Identifying Informative COVID-19 English Tweets
University of Washington（华盛顿大学）；University of Rochester（罗切斯特大学）
截至二零二零年，当COVID-19疫情在全球范围内全面爆发时，人们获取有关COVID-19的合法信息的需求比以往任何时候都更加迫切，尤其是通过在线媒体，大量无关信息掩盖了更有价值的信息。针对这种情况，我们提出了一个模型，该模型可以自动识别一条英文推文是否包含有关COVID-19的信息内容。通过整合不同的BERTweet模型配置，我们已经取得了有竞争力的结果，在信息类的F1得分方面，这些结果仅比表现最好的团队少大约1%。在比赛后的阶段，我们还尝试了各种其他方法，这些方法可能会提高对新数据集的泛化能力。
2020-09-14 cs.CL cs.IR cs.LG
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
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
Improved Twitter Sentiment Prediction through Cluster-then-Predict Model
NITTTR Bhopal（博帕尔国家技术教师培训与研究学院）
在过去的十年中，人类在使用在线资源方面经历了指数级增长，特别是社交媒体和微博网站，如Facebook，Twitter，YouTube以及移动应用程序，如WhatsApp，Line等。这些知识提供了宝贵的反馈，使他们能够进一步开发下一代产品。在本文中，情感分析的产品是通过提取有关该产品的推文和分类的推文显示它作为积极和消极的情绪。作者提出了一种混合的方法，它结合了无监督学习的K-means聚类的形式来聚类的推文，然后执行监督学习方法，如决策树和支持向量机进行分类。
2015-09-08 cs.CL cs.IR cs.LG
Sentiment Analysis and Sarcasm Detection of Indian General Election Tweets
University of Allahabad（阿拉哈巴德大学）
在当今的数字世界中，社交媒体的使用率已达到历史最高水平。大多数人使用社交媒体工具（如Twitter，Facebook，YouTube等）。与社区分享他们的想法和经验。分析普通民众的情绪和意见对政府和商界都很重要。这是很多传媒机构在选举期间积极进行各种民意调查的原因。在本文中，我们利用2019年Lok Sabha选举期间的Twitter数据分析了印度人民的情绪。我们已经建立了一个自动鸣叫分析器使用迁移学习技术来处理这个问题的无监督性质。在我们的机器学习模型中，我们使用了线性支持向量分类器方法，也使用了词频逆文档频率（TF-IDF）方法来处理推文的文本数据。此外，我们增加了模型的能力，以解决一些用户发布的讽刺性推文，这还没有被该领域的研究人员考虑。
2022-01-03 cs.CL cs.IR cs.LG
Sentiment Analysis of Political Tweets for Israel using Machine Learning
LearnByResearch
情感分析是计算机科学领域的一个重要研究课题。随着信息技术和社交网络的加速发展，在网络应用程序或Twitter等社交媒体平台上产生了大量与评论文本相关的数据。因此，人们积极地开始扩散一般信息和与政治观点有关的信息，这成为分析公众反应的重要原因。大多数研究者使用社交媒体的细节或内容来分析和预测有关政治事件的公众舆论。本研究提出了一个分析研究，使用以色列政治Twitter数据来解释公众舆论对巴以冲突。使用支持向量分类器（SVC）、决策树（DT）和朴素贝叶斯（NB）等机器学习算法分析了以推文形式出现的种族群体和意见领袖的态度。最后，根据不同模型的实验结果进行了对比分析。
2022-04-12 cs.IR cs.LG
Sentiment analysis model for Twitter data in Polish language
Politechnika Warszawska（华沙理工大学）；Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych（电子与信息技术学院）；Instytut Informatyki（计算机科学研究所）
对2015年5月10日波兰总统选举期间收集的推文进行文本挖掘分析。该项目包括实现从Twitter检索信息的引擎，构建文档语料库，语料库清理，以及创建术语文档矩阵。来自文本语料库的每条推文都根据其情感得分被分配了一个类别。分数是使用每个文档中积极和/或消极的表情符号和波兰语单词的数量计算的。结果数据集用于训练和测试四个机器学习分类器，以选择提供最准确的自动推文分类结果的分类器。朴素贝叶斯算法和最大熵算法的准确率最高，分别为71.76%和77.32%。所有的实现任务都是使用R程序设计语言完成的。
2019-11-03 cs.CL cs.IR cs.LG
A Dynamic Topic Identification and Labeling Approach of COVID-19 Tweets
Military Institute of Science and Technology（军事科学技术研究所）；University of New South Wales（新南威尔士大学）；Garvan Institute of Medical Research（加文医学研究所）
本文阐述了从COVID-19推文中动态识别具有适当标签的关键主题的问题，以提供更广泛的公众舆论的概述。如今，社交媒体是通过互联网技术连接人们的最佳方式之一，互联网技术也被认为是我们日常生活的重要组成部分。于二零一九年十二月下旬，新型冠状病毒COVID-19爆发，世界卫生组织因其在全球迅速蔓延而宣布进入紧急状态。COVID-19疫情影响了全球许多人对社交媒体的使用。Twitter是最有影响力的社交媒体服务之一，疫情爆发后，Twitter的使用量大幅增加。因此，从COVID-19的推文中动态提取具有标签的特定主题对于突出对话而不是手动主题标签方法是一个具有挑战性的问题。在本文中，我们提出了一个框架，自动识别关键的主题标签的推文使用的方面术语集群的顶部Unigram功能从潜在的Dirichlet分配（LDA）生成的主题。实验结果表明，这种动态的主题识别和标注方法是有效的，其准确率达到85.48%.
2021-08-13 cs.IR cs.LG
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
Effect of Text Processing Steps on Twitter Sentiment Classification using Word Embedding
Tennessee State University（田纳西州立大学）；Old Dominion University（欧道明大学）
原始文本的处理是文本分类和情感分析中至关重要的第一步。然而，文本处理步骤通常使用现成的例程和预构建的单词词典来执行，而不针对域、应用和上下文进行优化。本文研究了七种文本处理方案对特定文本域（Twitter）和应用程序（情感分类）的影响。基于跳过语法的词嵌入被开发为包括Twitter口语词、表情符号和主题标签关键词，这些关键词通常由于在传统文学语料库中不可用而被移除。我们的实验揭示了两个常见的文本处理步骤对情感分类的负面影响：1）停止词去除和2）平均词向量来表示单个推文。新的有效步骤1）包括非ASCII表情符号字符，2）从词嵌入中测量词的重要性，3）将词向量聚合到推文嵌入中，以及4）开发线性可分离的特征空间，以优化情感分类管道。文本处理步骤的最佳组合在对具有三个情感标签的14，640条推文进行分类时产生最高的平均曲线下面积（AUC）88.4（+/-0.4）。从上下文驱动的词嵌入中进行的词选择显示，只有推文中最重要的十个词累积产生超过98%的最大准确率。结果表明，数据驱动的选择的重要的话，而不是使用预先建立的单词词典的推文分类的手段。所提出的推文嵌入对几个文本处理步骤是鲁棒的，并且简化了对几个文本处理步骤的需要。
2020-07-25 cs.CL cs.IR cs.LG
Tweet Sentiment Quantification: An Experimental Re-Evaluation
Istituto di Scienza e Tecnologie dell’Informazione, Consiglio Nazionale delle Ricerche（意大利国家研究委员会信息科学与技术研究所）
情感量化是通过监督学习来训练未标记文本样本中情感相关类（例如\textsf{Positive}、\textsf{Neutral}、\textsf{Negative}）的相对频率（也称为“普遍性”）的估计器的任务。当这些文本是推文时，这项任务尤其重要，因为对Twitter数据进行的大多数情感分类工作的最终目标实际上是量化（而不是对单个推文进行分类）。众所周知，通过“分类和计数”（即，通过标准分类器对所有未标记的项目进行分类并对已分配给给定类别的项目进行计数）在准确性方面不是最佳的，并且存在更准确的量化方法。Gao和Reintiani（2016）对推文情感量化任务的量化方法进行了系统的比较。事后看来，我们观察到，在这项工作中遵循的实验方案是薄弱的，因此从结果中得出的结论的可靠性是值得怀疑的。我们现在在完全相同的数据集上重新评估这些量化方法（加上一些更现代的方法），这次遵循的是一个现在统一的、更强大的实验方案（其中还包括模拟测试数据中存在的与训练集非常不同的类流行率值）。该实验方案（即使不计算新添加的方法）涉及的实验数量是原始研究的5，775倍。我们的实验结果与Gao和Rumatiani获得的结果有很大的不同，它们提供了一个不同的，更坚实的理解不同情感量化方法的相对优势和劣势。
2021-09-18 cs.AI cs.CL cs.IR
Text Augmentations with R-drop for Classification of Tweets Self Reporting Covid-19
KU Leuven（鲁汶大学）
针对社交媒体健康挖掘共享任务的新冠自报告推文分类问题，提出融合多种文本增强与R-drop的分类模型，缓解过拟合并提升效果，测试集F1达0.877，优于任务平均与中位数水平。
2023-11-06 cs.CL cs.IR cs.LG
SemEval-2017 Task 4: Sentiment Analysis in Twitter
IBM Research（IBM研究院）；Columbia University（哥伦比亚大学）；Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究所）；Hamad bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学）
本文介绍了第五年的情感分析在Twitter的任务。SemEval-2017任务4继续SemEval-2016任务4的一系列子任务，其中包括识别推文的整体情绪，对一个主题的情绪，以两点和五点顺序量表进行分类，以及量化多个推文中对一个主题的情绪分布：再次以两点和五点顺序量表进行分类。与2016年相比，我们做了两个变化：（i）我们为所有子任务引入了一种新的语言，阿拉伯语，（ii）我们从发布目标推文的Twitter用户的个人资料中提供信息。这项任务仍然非常受欢迎，今年共有48支队伍参加。
2019-12-02 cs.CL cs.IR cs.LG
