Exploratory Analysis of COVID-19 Related Tweets in North America to Inform Public Health Institutes
University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）；British Columbia Centre for Disease Control（不列颠哥伦比亚省疾病控制中心）
社交媒体是一个丰富的来源，我们可以了解人们对社会问题的反应。由于COVID-19对人们的生活产生了重大影响，因此了解人们对公共卫生干预措施的反应并了解他们的担忧至关重要。在本文中，我们的目的是调查人们对COVID-19在北美的反应和关注，特别是在加拿大。我们使用主题建模和基于方面的情感分析分析COVID-19相关推文，并与公共卫生专家一起解释结果。我们将讨论的主题的时间轴与实施COVID-19公共卫生干预措施的时间进行了比较。我们亦研究市民对COVID-19相关议题的情绪。我们将讨论这些结果如何有助于公共卫生机构在设计新的干预政策时。我们的工作展示了如何将自然语言处理（NLP）技术应用于领域专家参与的公共卫生问题。
2020-07-05 cs.CL cs.CY cs.SI
Facilitating Access to Multilingual COVID-19 Information via Neural Machine Translation
ADAPT Centre（ADAPT中心）；School of Computing, Dublin（都柏林计算机学院）
每天都有更多的人因接触COVID-19而感染和死亡。欧洲的一些国家，如西班牙、法国、英国和意大利，受到这种病毒的影响尤为严重。德国等其他国家似乎应对得非常好。卫生专业人员和公众都渴望获得有关病毒影响的最新信息，以及已被证明有效的治疗方法。在语言成为获取相关信息的障碍的情况下，机器翻译（MT）可以帮助人们吸收以不同语言发布的信息。我们经过COVID-19数据培训的MT系统可免费提供给任何人使用，以帮助将以德语、法语、意大利语、西班牙语发布的信息翻译成英语，以及相反的方向。
2020-05-01 cs.CL
Analyzing COVID-19 on Online Social Media: Trends, Sentiments and Emotions
Zhejiang University（浙江大学）；Stanford University（斯坦福大学）
截至撰写本文时，新型冠状病毒（COVID-19）疫情持续，对社会、经济及人民日常生活造成严重影响。人们不断在社交媒体上就疫情的各个方面发表意见，使用户生成的内容成为了解公众情绪和关切的重要来源。在本文中，我们基于2020年1月20日至2020年5月11日期间的Twitter和微博帖子，对美国人和中国人的情感轨迹进行了全面分析。具体来说，通过识别人们的情绪，情感（即，愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶）和情绪触发（例如，用户对什么感到愤怒/悲伤），我们能够描绘COVID-19时期公众影响的动态。通过对比中国和美国这两个截然不同的国家，我们揭示了不同文化中人们对COVID-19的看法存在巨大差异。我们的研究提供了一种计算方法，可以实时揭示公众对疫情的情绪和担忧，这可能有助于政策制定者更好地了解人们的需求，从而制定最佳政策。
2020-06-05 cs.CL cs.IR cs.SI
Extracting Feelings of People Regarding COVID-19 by Social Network Mining
University of Birjand（比尔詹德大学）；Birjand University of Technology（比尔詹德技术大学）
2020年，COVID-19成为全球关注的焦点，并仍广泛反映在所有社交网络中。每天，用户发布数百万条关于这个主题的推文和评论，其中包含有关公众舆论的重要隐含信息。在这方面，我们收集了一个英文的新冠病毒相关推文数据集，该数据集由2020年3月23日至6月23日的200多万条推文组成，以提取各国人民在疫情爆发初期的感受。为此，首先，我们使用基于词典的方法结合GeoNames地理数据库来标记tweet的位置。接下来，提出了一种基于最近引入并被广泛引用的RoBERTa模型的方法来分析它们的情感内容。之后，为全球和更多参与COVID-19的国家制作推文频率和情绪的趋势图。图形分析表明，大多数国家的推文频率图与官方统计的每日患病人数显着相关。此外，几个隐含的知识提取和讨论。
2021-10-12 cs.CL cs.SI
COVID-19: Social Media Sentiment Analysis on Reopening
University of Houston（休斯顿大学）
新型冠状病毒（COVID-19）疫情是2020年社交媒体平台上最热门的话题。人们正在使用Twitter等社交媒体表达他们的意见，并分享有关COVID-19在此居家令中的一些问题的信息。在本文中，我们调查的情绪和情感的人在美国的主题重新开放。我们选择社交媒体平台Twitter作为分析对象，通过对Twitter上的推文进行分析，发现其中的情感视角、情感视角以及触发重新开放的话语。在COVID-19大流行期间，研究人员对各种社交媒体数据集进行了一些关于封锁和呆在家里的分析。然而，在我们的分析中，我们特别有兴趣分析公众对重新开放的情绪。我们的主要发现是，当所有州在3月份采取封锁措施时，人们表现出了恐惧的主导情绪，但随着重新开放，人们的恐惧感减少了。虽然这可能是真的，但由于这一重新开放阶段，与封锁情况相比，每日的积极案例正在增加。总体而言，人们对重新开放的负面情绪有所减少。
2020-06-01 cs.CL cs.IR cs.SI
Asking the Right Question: Inferring Advice-Seeking Intentions from Personal Narratives
Cornell University（康奈尔大学）
人们经常分享个人故事，以寻求他人的建议。要正确推断叙述者的意图，需要运用一定程度的常识和社会直觉。为了测试NLP系统恢复这种直觉的能力，我们引入了推断个人叙述背后的咨询目标的新任务。我们将其制定为完形填空测试，其目标是确定两个寻求建议的问题中的哪一个从给定的叙述中删除。构建这个任务的主要挑战是为给定的叙述找到语义上合理的咨询问题对。为了解决这个问题，我们设计了一种方法，利用人们在网上分享的经验的共性，自动提取的问题对是合适的候选人的完形填空任务。这就产生了一个包含超过20，000个个人叙述的数据集，每个都与一对相关的咨询问题相匹配：一个是叙述者实际想要的，另一个不是。该数据集涵盖了非常广泛的人类经历，从约会，到职业选择，再到被盗的iPad。我们使用人类注释来确定任务除了对叙事的语义理解之外还依赖于常识和社会直觉的程度。通过引入几个基线，这个新的任务，我们证明了它的可行性，并确定更好地模拟叙述者的意图的途径。
2019-04-02 cs.CL
COVID-19 Fake News Detection Using Bidirectional Encoder Representations from Transformers Based Models
如今，社交媒体的发展使人们可以轻松地获取最新消息。在COVID-19大流行期间，人们获取新闻非常重要，以便他们能够采取相应的保护措施。然而，假新闻泛滥，特别是在全球大流行的情况下，这是一个严重的问题。误导性的假新闻会给个人和社会造成重大损失。COVID-19假新闻检测已成为NLP领域的一项新颖而重要的任务。然而，假新闻总是包含正确的部分和不正确的部分。这一事实增加了分类任务的难度。在本文中，我们微调预训练的双向编码器表示从Transformers（BERT）模型作为我们的基础模型。我们分别在具有冻结参数或未冻结参数方法的微调BERT模型顶部添加BiLSTM层和CNN层。模型性能评估结果表明，我们的最佳模型（BERT微调模型，冻结参数加上BiLSTM层）在COVID-19假新闻检测任务中取得了最先进的结果。我们还探讨了使用我们最好的模型的关键字评估方法，并评估模型的性能后，删除关键字。
2021-10-01 cs.CL
Sentiment Analysis and Topic Modeling for COVID-19 Vaccine Discussions
University of New South Wales（新南威尔士大学）；Deakin University（迪肯大学）
2019新型冠状病毒病（COVID-19）爆发已持续近两年，对全球人民的日常生活造成前所未有的影响。更糟糕的是，COVID-19 Delta变异病毒的出现再次将世界置于危险之中。幸运的是，自这场灾难开始以来，许多国家和公司已经开始开发冠状病毒疫苗。到目前为止，世界卫生组织（世卫组织）已批准了20多种疫苗，为被大流行病围困的人们带来了光明。COVID-19疫苗接种在全球的推广也在社交媒体上引发了大量关于疫苗不同方面的讨论，如有效性和安全性。然而，并没有太多的研究工作来系统地分析公众对COVID-19疫苗的意见。在这项研究中，我们对Twitter上与冠状病毒疫苗相关的推文进行了深入分析，以了解有关国家和疫苗水平的热门话题及其相应的情感极性。结果显示，大多数人对疫苗的有效性有信心，并愿意接种疫苗。相比之下，负面推文通常与疫苗短缺，注射后副作用和接种疫苗后可能死亡的投诉有关。总的来说，这项研究利用流行的NLP和主题建模方法来挖掘人们在社交媒体上对COVID-19疫苗的意见，并客观地分析和可视化它们。我们的研究结果可以提高社交媒体上嘈杂信息的可读性，为政府和政策制定者提供有效的数据支持。
2021-10-08 cs.CL cs.CY
Examination of Community Sentiment Dynamics due to COVID-19 Pandemic: A Case Study from A State in Australia
University of Technology Sydney（悉尼科技大学）
2019新型冠状病毒病（COVID-19）的爆发对全球人民的日常生活造成了前所未有的影响。政府于疫情期间实施封锁及保持社交距离等多项措施及政策以对抗疾病。这些措施和政策以及病毒本身可能会对人们造成不同的心理健康问题，如抑郁、焦虑、悲伤等。在本文中，我们利用Twitter用户发布的大量文本数据，分析了在疫情期间居住在澳大利亚新南威尔士州（NSW）的人们的情绪动态。与现有的工作主要集中在国家层面和静态的情感分析不同，我们分析了在细粒度的地方政府领域（LGA）的情绪动态。根据对新南威尔士州不同地方政府机构约183，000名用户于五个月内发布的约9，400万条推文的分析，我们发现新南威尔士州的人们整体表现出积极的情感极性，而COVID-19疫情在疫情期间降低了整体积极的情感极性。对LGAs情绪的细粒度分析发现，尽管在研究期间大部分时间都是积极情绪占主导地位，但一些LGAs经历了从积极到消极的显着情绪变化。这项研究还分析了Twitter中热门话题所带来的情感动力，如政府政策（例如澳大利亚的JobKeeper计划，锁定，社交距离）以及重点社交活动（例如红宝石公主邮轮）。结果显示，政策及事件确实影响巿民的整体情绪，而政策及事件在不同阶段对巿民整体情绪的影响亦有所不同。
2021-07-24 cs.CL cs.SI
A Deep Language-independent Network to analyze the impact of COVID-19 on the World via Sentiment Analysis
2019年底，武汉爆发新型冠状病毒，并迅速蔓延至全球，导致全球数百万人感染致命的大流行病。政府和公共卫生机构采取了许多策略来对抗这种致命的病毒。然而，该病毒严重影响了人民的社会和经济生活。在本文中，我们提取并研究了受病毒影响最严重的五个国家，即美国，巴西，印度，俄罗斯和南非的人们的意见。我们提出了一个深度语言无关的基于多级注意力的Conv-BiGRU网络（MACBiG-Net），它包括嵌入层、词级编码注意力和词级编码注意力机制，用于提取积极、消极和中性情感。嵌入层将句子序列编码为实值向量。单词级和句子级编码由基于1D Conv-BiGRU的机制执行，然后分别进行单词级和句子级注意。我们通过抓取Twitter上的推文进一步开发了COVID-19情绪数据集。在我们提出的数据集上进行的大量实验证明了所提出的MACBiG-Net的有效性。此外，注意力权重可视化和深入的结果分析表明，该网络有效地捕捉了人们的情绪。
2020-11-20 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
Insight from NLP Analysis: COVID-19 Vaccines Sentiments on Social Media
University of Manchester（曼彻斯特大学）
社交媒体是分析公众对COVID-19疫苗和各种品牌的态度的适当来源。然而，相关的研究很少。在这项研究中，我们收集了英国和美国居民在大流行期间从Twitter API发布的推文，并设计了实验来回答有关疫苗接种的三个主要问题。为了获得公民的主导情绪，我们使用VADER进行情感分析，并提出了一种新的方法，可以计算个人的影响力。这使我们能够在情感分析中更进一步，并解释数据变化中的一些波动。结果表明，名人可以引导社交媒体上疫苗接种进展的意见转变。此外，在高峰期，两国近40%的人口对COVID-19疫苗持消极态度。此外，我们还调查了人们对不同疫苗品牌的看法。我们发现辉瑞疫苗最受人们欢迎。通过应用情感分析工具，我们发现大多数人对大多数品牌生产的COVID-19疫苗持正面看法。最后，利用LDA模型进行了主题建模。我们发现两国居民都愿意分享他们对疫苗的看法和感受。接种疫苗后发生了几例死亡病例。由于这些负面事件，美国居民更加担心疫苗的副作用和安全性。
2021-06-08 cs.CL cs.SI
On the Generation of Medical Dialogues for COVID-19
UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校）；CMU（卡内基梅隆大学）；UC Davis（加州大学戴维斯分校）
在COVID-19大流行下，出现COVID-19相关症状或暴露于风险因素的人士迫切需要咨询医生。由于医院关闭，很多咨询服务都搬到了网上。由于医疗专业人员短缺，许多人无法及时接受在线咨询。为了解决这个问题，我们的目标是开发一个医疗对话系统，可以提供COVID 19相关的咨询。我们收集了两个对话数据集- CovidDialog -（分别为英文和中文），其中包含医生和患者之间关于COVID-19的对话。在这两个数据集上，我们训练了几个基于Transformer、GPT和BERT-GPT的对话生成模型。由于两个COVID-19对话数据集规模较小，具有较高的过拟合风险，因此我们利用迁移学习来缓解数据不足。具体来说，我们在对话数据集和其他大规模文本上使用Transformer、GPT和BERT-GPT的预训练模型，然后在CovidDialog任务中对它们进行微调。我们对这些模型生成的响应进行自动和人工评估。结果表明，生成的响应是有前途的医生一样，相关的会话历史，和临床信息。数据和代码可在https://github.com/UCSD-AI4H/COVID-Dialogue上获得。
2020-06-18 cs.CL cs.LG
ViQA-COVID: COVID-19 Machine Reading Comprehension Dataset for Vietnamese
Hanoi University of Science and Technology（河内科学技术大学）
该研究构建了首个面向越南语的COVID-19主题多跨度抽取式机器阅读理解数据集ViQA-COVID，可用于搭建相关防疫模型系统，助力推动越南语及多语种MRC研究发展。
2025-06-14 cs.CL cs.LG
An Opinion Mining of Text in COVID-19 Issues along with Comparative Study in ML, BERT & RNN
The University of Alabama at Birmingham（阿拉巴马大学伯明翰分校）
全球正经历一场被称为COVID-19的呼吸系统综合征灾难性爆发的疫情。这是一个全球性的威胁，遍布212个国家，人们每天都会遇到巨大的情况。相反，成千上万的感染者生活在山区。心理健康也受到全球冠状病毒疫情的影响。由于这种情况，在线资源成为普通人在任何议程上分享他们意见的交流场所。如受影响的新闻相关的积极和消极的，金融问题，国家和家庭危机，缺乏进出口收入系统等不同种类的情况是最近的流行新闻在任何地方。因此，大量的文本在瞬间产生，因此，在次大陆地区，与其他国家和人民的情况相同，文本和情况也相同，但语言不同。本文提出了一些具体的输入以及来自各个来源的孟加拉语文本评论，可以确保说明的目标，即机器学习结果能够构建辅助系统。意见挖掘辅助系统可以在所有可能的语言偏好中发挥作用。据我们所知，文章预测了孟加拉语输入文本对COVID-19问题的影响，提出了ML算法和深度学习模型分析，并对未来的可达性进行了对比分析。对比分析表明，ML算法的文本预测准确率为91%，深度学习模型为79%。
2022-01-06 cs.CL cs.NE
Utilizing distilBert transformer model for sentiment classification of COVID-19's Persian open-text responses
COVID-19疫情在人类生活的各个方面都造成了巨大的变化。政府在这方面的法律影响到所有人的生活方式。由于这一事实，研究个人的情绪对于了解即将到来的流行病的未来影响至关重要。为了实现这一目标，我们提出了一个NLP（自然语言处理）模型来分析波斯语调查中的开放文本答案，并检测伊朗人民的积极和消极情绪。在这项研究中，一个蒸馏伯特Transformer模型被应用到承担这项任务。我们部署了三种方法来进行比较，我们最好的模型可以获得准确率：0.824，精度：0.824，召回率：0.798，F1得分：0.804。
2022-12-16 cs.CL cs.CY
Loose LIPS Sink Ships: Asking Questions in Battleship with Language-Informed Program Sampling
MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室）；MIT BCS（麻省理工学院脑与认知科学系）；Harvard SEAS（哈佛大学工程与应用科学学院）
本文提出语言信息程序采样（LIPS）模型，用LLM生成问题并转为符号程序评估信息增益，以低资源在战舰游戏中达到人类水平的提问表现，同时揭示纯LLM在具身推理上的不足。
2024-05-01 cs.AI cs.CL
Emotion analysis and detection during COVID-19
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）；Colgate University（科尔盖特大学）
自然灾害、全球流行病和社会动荡等危机不断威胁着我们的世界，并以不同的方式对全世界数百万人产生情感影响。了解人们在大规模危机中表达的情绪有助于向决策者和第一反应者通报人口的情绪状态，并为需要这种支持的人提供情感支持。我们呈现CovidEmo，约3 K英文推文标记有情绪，时间分布在18个月内。我们的分析揭示了COVID-19造成的情绪损失，以及社会叙事和相关情绪随时间的变化。出于危机的时间敏感性和大规模注释工作的成本，我们研究了大型预训练语言模型在COVID-19背景下感知情绪预测任务中跨领域和时间轴的泛化能力。我们的分析表明，跨域信息传输发生，但仍然存在重大差距。我们提出了半监督学习作为一种弥合这一差距的方法，使用来自目标域的未标记数据获得显着更好的性能。
2022-07-21 cs.CL cs.CY
Taking a Language Detour: How International Migrants Speaking a Minority Language Seek COVID-Related Information in Their Host Countries
University of Maryland（马里兰大学）；Kyoto University（京都大学）
在公共危机时期，寻求信息对人们的自我照顾和福祉至关重要。广泛的研究调查了经验性的理解以及技术解决方案，以方便受影响地区的国内公民寻求信息。然而，为支持需要在东道国度过危机的国际移徙者而建立的知识有限。本文对居住在日本（N=14）和美国（N=14）的中国移民进行了访谈研究。与会者反思了他们在新冠疫情期间寻求信息的经历。反思得到了两周自我跟踪的补充，参与者保留了他们的COVID相关信息寻求实践的记录。我们的数据显示，参与者经常绕语言弯路，或访问普通话资源，以获取有关所在国COVID爆发的信息。他们还策略性地利用普通话信息，对日语或英语的COVID相关信息进行选择性阅读、交叉检查和语境化解释。虽然这些做法增强了参与者对新冠病毒相关信息收集和意义表达的感知效果，但它们有时以不认识的方式使人们处于不利地位。此外，与会者缺乏审查东道国公共当局发布的面向移徙者的信息的意识或偏好，尽管这些信息是现成的。基于这些发现，我们讨论了改善国际移民在非母语和文化环境中寻求新冠病毒相关信息的解决方案。我们倡导包容性的危机基础设施，让不同程度的当地语言流利程度、信息素养和利用公共服务经验的人参与进来。
2022-09-27 cs.CL cs.CY cs.HC
Event-driven timeseries analysis and the comparison of public reactions on COVID-19
Tokyo Foundation for Policy Research（东京政策研究基金会）
COVID-19的迅速蔓延已经影响到全球各地的人类生活。各国政府采取了各种措施，但这些措施如何影响人们的生活尚不清楚。在这项研究中，基于规则和基于机器学习的模型被应用于回答上述问题，使用来自日本，美国，英国和澳大利亚的公共推文。本研究考虑了两个极性时间序列（meanPol和pnRatio）和两个事件，即“封锁或紧急（LED）”和“经济支持计划（ESP）”。关于LED和ESP事件的子系列的统计测试显示，它们分别对（英国和澳大利亚）和（美国和英国）的人产生了积极影响，而不像日本人表现出相反的影响。相关推文的手动验证显示与统计结果一致。一项使用监督逻辑回归的日本推文案例研究将推文分为健康担忧，经济担忧和其他类别，准确率为83.11%。围绕事件的预测推文再次证实了统计结果。
2021-04-30 cs.CL cs.LG cs.SI
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
Deep Learning-Based Sentiment Analysis of COVID-19 Vaccination Responses from Twitter Data
North South University（北南大学）；Taif University（塔伊夫大学）；Princess Sumaya University for Technology（苏玛雅公主科技大学）
新冠疫情如此可怕，导致严重的焦虑、恐惧和复杂的感觉或情绪。即使在接种冠状病毒疫苗后，人们的情绪也变得更加多样和复杂，我们的目标是使用一些深度学习技术来理解和解开他们在这项研究中的情绪。社交媒体是目前表达感情和情绪的最佳方式，在它的帮助下，特别是Twitter，人们可以更好地了解什么是趋势，人们的想法是什么。我们进行这项研究的动机是了解人们对疫苗接种过程的看法，以及他们对此的不同想法。在这项研究中，所收集的推文的时间轴是从12月21日到7月21日，其中包含了最近来自世界各地的最常见疫苗的推文。人们对各种疫苗的情绪通过使用名为效价感知词典推理器（VADER）的自然语言处理（NLP）工具进行评估。通过将情绪极性初始化为3组（积极，消极和中性），整体场景在这里可视化，我们的发现是33.96%的积极，17.55%的消极和48.49%的中性反应。面向递归神经网络（RNN）的架构，如长短期记忆（LSTM和Bi-LSTM），用于评估预测模型的性能，LSTM实现了90.59%的准确度，Bi-LSTM实现了90.83%的准确度。其他性能指标，如精度，召回，F-1评分和混淆矩阵也被证明可以更有效地验证我们的模型和发现。这项研究将帮助每个人了解公众对COVID-19疫苗的意见，并影响从我们美丽的世界中消除冠状病毒的目标。
2022-08-26 cs.CL cs.SI
