Covid-Transformer: Detecting COVID-19 Trending Topics on Twitter Using Universal Sentence Encoder
Tabriz University（大不里士大学）；Snap Inc（Snap公司）
新型冠状病毒病（也称为COVID-19）已导致大流行，影响全球200多个国家。由于其全球影响，COVID-19已成为几乎世界各地人们的主要关注点，因此世界各地都有大量关于COVID-19相关主题的推文。在这项工作中，我们试图分析推文，并检测Twitter上人们的热门话题和主要关注点，这可以使我们更好地了解情况，并制定更好的计划。更具体地说，我们提出了一个模型的基础上，通用的句子编码器来检测最近几个月的推文的主要主题。我们使用通用的句子编码器，以获得的语义表示和相似性的鸣叫。然后，我们使用句子相似性和它们的嵌入，并将它们馈送到K-means聚类算法，以将相似的推文（在语义意义上）分组。然后，使用基于深度学习的文本摘要算法获得聚类摘要，该算法可以揭示每个聚类的底层主题。通过实验结果，我们表明，我们的模型可以检测非常翔实的主题，通过处理大量的句子级别的推文（这可以保持推文的整体意义）。由于该框架对特定数据分布没有限制，因此可用于检测来自任何其他社交媒体和任何其他背景的热门话题，而不是COVID-19。实验结果表明，我们提出的方法优于其他基线，包括TF-IDF，和潜在的Dirichlet分配（LDA）。
2020-09-19 cs.CL cs.LG
Exploring Topic Trends in COVID-19 Research Literature using Non-Negative Matrix Factorization
Dhirubhai Ambani Institute of Information and Communication Technology（德鲁拜·安巴尼信息与通信技术学院）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
本研究利用NMF主题建模方法分析CORD-19数据集，经预处理、tf-idf特征提取及稳定性分析确定最优主题数，追踪COVID-19研究主题的时间演变，为领域研究提供知识结构参考。
2025-03-23 cs.CL
Topic Modeling, Clade-assisted Sentiment Analysis, and Vaccine Brand Reputation Analysis of COVID-19 Vaccine-related Facebook Comments in the Philippines
University of Birmingham（伯明翰大学）；De La Salle University（德拉萨大学）
菲律宾的疫苗犹豫和其他与COVID-19相关的担忧和投诉在社交媒体上很明显。识别这些不同的话题和情绪非常重要，以便衡量公众意见，利用这些见解制定政策，并做出必要的调整或行动，以改善管理机构和COVID-19疫苗本身的公众形象和声誉。本文提出了一种半监督机器学习管道来执行主题建模、情感分析和疫苗品牌声誉分析，以深入了解菲律宾人在Facebook上的全国民意。该方法利用多语言版本的双向编码器表示从Transformers或BERT的主题建模，层次聚类，五个不同的分类器的情感分析，余弦相似度的BERT主题嵌入疫苗品牌声誉分析。研究结果表明，任何类型的COVID-19错误信息都是COVID-19舆论的一个紧急属性，而COVID-19错误信息的检测可能是一项无人监督的任务。情感分析结合层次聚类分析发现，在主题模型外推的25个主题中，有21个是负面主题。每当菲律宾卫生部发布有关其他国家COVID-19疫情的信息时，此类负面评论就会激增。此外，同一机构在Facebook帖子上的大量笑声反应-没有任何幽默内容-表明这些帖子的反应者往往会做出反应，不是因为帖子是关于什么的，而是因为谁发布了它们。
2021-10-11 cs.CL cs.CY
Topic Modeling and Progression of American Digital News Media During the Onset of the COVID-19 Pandemic
当前，世界正处于一场严重的全球性大流行病之中，这场大流行病影响到人们生活的方方面面。因此，由于疫情的不同影响，美国发表了大量与COVID相关的数字媒体文章。这样大量的信息很难在合理的时间内被受众消费。在本文中，我们开发了一个自然语言处理（NLP）管道，该管道能够自动将各种数字文章提取为可管理的信息片段，同时还对随着时间的推移讨论的进展主题进行建模，以帮助读者快速获得对紧迫问题的整体观点（即，COVID-19大流行）从不同来源获得。我们首先在疫情爆发期间收集大量与COVID相关的文章，以实现这些目标。之后，我们应用无监督和半监督学习程序来总结文章，然后使用社区发现方法基于它们的相似性对它们进行聚类。接下来，我们使用BART算法识别每个文章集群的主题。最后，我们根据NLP管道输出提供了详细的数字媒体分析，并展示了围绕COVID-19的对话如何随着时间的推移而演变。
2021-05-25 cs.CL
Public discourse and sentiment during the COVID-19 pandemic: using Latent Dirichlet Allocation for topic modeling on Twitter
University of Toronto（多伦多大学）；University of Pittsburgh（匹兹堡大学）；Chinese Academy of Sciences（中国科学院）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
该研究旨在了解Twitter用户对COVID-19的话语和心理反应。我们使用机器学习技术分析了从2020年1月23日至3月7日收集的约190万条与冠状病毒相关的推文（用英语撰写）。报告共列出11个重要主题，并将其分为10个主题，包括“确诊病例的最新情况”、“与COVID-19相关的死亡”、“中国以外（全球）的病例”、“韩国COVID-19疫情”、“纽约疫情的早期迹象”、“钻石公主号邮轮”、“经济影响”、”预防措施”、“当局”和“供应链”。“结果并没有显示治疗和症状相关的信息是Twitter上的流行话题。情感分析显示，对冠状病毒未知性质的恐惧在所有话题中占主导地位。最后，本文还讨论了本研究的意义和局限性。
2020-07-08 cs.CL cs.CY cs.SI
Classification Aware Neural Topic Model and its Application on a New COVID-19 Disinformation Corpus
University of Sheffield（谢菲尔德大学）；Austrian Research Institute for Artificial Intelligence（奥地利人工智能研究所）；Panjab University（旁遮普大学）
伴随COVID-19大流行而来的虚假信息激增，使全球的事实核查人员和媒体不堪重负，并为全球政府的应对措施带来了新的重大挑战。虚假信息不仅在公民中造成对医学科学的混淆，而且还放大了对政策制定者和政府的不信任。为了帮助解决这个问题，我们开发了计算方法来分类COVID-19虚假信息。COVID-19虚假信息类别可用于a）将事实核查工作集中在最具破坏性的COVID-19虚假信息上; b）指导试图传递有效公共卫生信息和有效应对COVID-19虚假信息的政策制定者。本文介绍：1）包含目前最大的手动注释COVID-19虚假信息类别集的语料库; 2）为COVID-19虚假信息类别分类和主题发现而设计的分类感知神经主题模型（CANTM）; 3）对COVID-19虚假信息类别的时间，数量，虚假类型，媒体类型和起源来源的广泛分析。
2021-03-11 cs.CL cs.LG cs.SI
ComStreamClust: a communicative multi-agent approach to text clustering in streaming data
University of Tabriz（大不里士大学）；University of Bonab（博纳布大学）；Sharif University of Technology（谢里夫理工大学）
话题检测是确定和跟踪社交媒体中的热门话题的任务。Twitter可以说是人们与他人分享他们对不同问题的想法的最受欢迎的平台。其中一个普遍的问题是COVID-19疫情。检测和跟踪这类问题的主题将有助于政府和医疗保健公司应对这一现象。在本文中，我们提出了一种新的，多代理，通信聚类方法，所谓的ComStreamClust聚类子主题内的一个更广泛的主题，例如，新冠肺炎。该方法具有并行性，可以同时处理多个数据点。LaBSE句子嵌入用于度量两条推文之间的语义相似度。ComStreamClust已经在两个数据集上进行了评估：COVID-19和FA CUP。从ComStreamClust获得的结果批准所提出的方法相比，现有的方法的有效性。
2021-04-27 cs.CL cs.IR
Assessing COVID-19 Impacts on College Students via Automated Processing of Free-form Text
University Of South Florida（南佛罗里达大学）；Northern Illinois University（北伊利诺伊大学）；Ajivar LLC（Ajivar有限责任公司）
在本文中，我们报告了通过处理大学生生成的自由格式文本来评估COVID-19对大学生影响的实验结果。通过自由形式的文本，我们指的是大学生（就读于四年制美国大学）通过专门设计的应用程序发布的文本条目，以评估和改善他们的心理健康。使用一个数据集，包括超过9000个文本条目，从1451名学生收集了超过四个月（分为前和后COVID-19），并建立了NLP技术，a）我们评估了学生最感兴趣的主题如何在前和后COVID-19之间变化，b）我们评估了学生在前和后COVID-19之间在每个主题中表现出的情绪。我们的分析显示，在COVID-19之后，教育等主题对学生的重要性明显降低，而健康则变得更加流行。我们还发现，在所有主题中，学生在COVID-19后的负面情绪比COVID-19前高得多。我们希望我们的研究能够对高等教育的政策制定者产生影响，包括大学管理人员，教师，家长和心理健康顾问。
2020-12-17 cs.AI cs.CL cs.IR
Improving Topic Modeling of Social Media Short Texts with Rephrasing: A Case Study of COVID-19 Related Tweets
University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校）
研究针对社交媒体短文本主题建模难题，开发TM-Rephrase框架，利用大语言模型改写推文。通过新冠疫情推文数据集，研究两种改写策略对多种建模方法的影响，结果显示该框架提升了主题建模性能，减少冗余，为公共卫生等领域社交媒体分析提供了新方法。
2026-07-14 cs.AI cs.CL
COVID-19 Vaccine and Social Media: Exploring Emotions and Discussions on Twitter
University of South Carolina（南卡罗来纳大学）；City University of New York（纽约市立大学）
了解公众对COVID-19疫苗的反应是控制COVID-19疫情的关键成功因素。为了了解公众的反应，有必要探讨民意。传统的调查费用昂贵，耗时，涉及的健康问题有限，获得的数据规模较小。Twitter可以提供一个很好的机会来了解公众对COVID-19疫苗的看法。目前的研究提出了一种使用计算和人类编码方法来收集和分析大量推文的方法，以提供关于COVID-19疫苗的更广泛的视角。本研究使用机器学习基于规则的方法来识别推文的情感，发现主要主题，探索时间趋势，并使用统计测试来比较负面和非负面推文的主题，并揭示具有负面和非负面情感的推文的热门主题。我们的研究结果显示，2020年11月至2021年2月期间，有关COVID-19疫苗的负面情绪呈下降趋势。我们发现Twitter用户在2020年11月至2021年2月期间讨论了从疫苗接种地点到2020年美国大选的广泛话题。研究结果表明，有一个显着的差异之间的推文有负面和非负面情绪的权重的大多数主题。我们的研究结果还表明，负面和非负面的推文有不同的主题优先级和重点。这项研究表明，Twitter数据可用于探索有关COVID-19疫苗的公众意见。
2021-09-29 cs.CL cs.SI
How to tackle an emerging topic? Combining strong and weak labels for Covid news NER
University of Waterloo（滑铁卢大学）；University of Cambridge（剑桥大学）
能够为新兴主题训练命名实体识别（NER）模型对于许多现实世界的应用至关重要，特别是在医疗领域，其中新的主题不断发展出现有模型和数据集的范围。为了实现现实的评估设置，我们引入了一个新的COVID-19新闻NER数据集（COVIDNEWS-NER），并发布了3000个手工注释的强标记句子和13000个自动生成的弱标记句子。除了数据集之外，我们还提出了CONTROSTER，这是一种通过迁移学习在新兴主题中战略性地结合弱标签和强标签来提高NER的方法。我们在COVIDNEWS-NER上展示了CONTROSTER的有效性，同时提供了关于结合弱标签和强标签进行训练的分析。我们的主要发现是：（1）在调整强数据之前使用弱数据来制定初始骨干，优于仅在强数据或弱数据上训练的方法。(2)域外和域内弱标签训练的组合是至关重要的，并且可以克服在来自单个源的弱标签上训练时的饱和。
2022-10-08 cs.AI cs.CL cs.LG
How do media talk about the Covid-19 pandemic? Metaphorical thematic clustering in Italian online newspapers
Aston University（阿斯顿大学）
本研究基于意大利在线报纸语料库，结合Structural Topic Modelling与概念隐喻理论，分析了COVID-19危机期间新闻话题与隐喻语言的阶段性变化，并深入探讨了经济与社会话题的隐喻搭配。
2024-01-04 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
Covid-19 Discourse on Twitter: How the Topics, Sentiments, Subjectivity, and Figurative Frames Changed Over Time
University College Dublin（都柏林大学学院）
我们在社交媒体上谈论当前流行病危机时使用的词汇，可以让我们了解我们是如何对这一流行病进行概念化的，以及我们是如何对其发展作出反应的。本文提供了一个广泛的探索性分析，以了解Twitter上关于新冠肺炎的话语是如何随着时间的推移而变化的，重点是这场大流行的第一波。基于广泛的推文语料库（产生于2020年3月20日至7月1日之间），我们首先使用主题建模展示了与疫情发展相关的主题如何随时间变化。其次，我们展示了在推文中使用的语言的情感极性如何从第一次锁定期间相对积极的效价变化到与重新开放相对应的更消极的效价。第三，我们展示了推文的平均主观性是如何线性增加的，第四，当真正的骚乱和打斗进入话语时，WAR的流行和常用的比喻框架是如何变化的。
2021-03-16 cs.CL cs.SI
Exploring the evolution of research topics during the COVID-19 pandemic
Politecnico di Milano（米兰理工大学）
本文提出 CORToViz 方法与可视化工具，结合大语言模型、正交聚类和时序主题挖掘，分析 CORD-19 百万篇文献摘要的主题演变，并可泛化至其他文本语料。
2023-10-05 cs.CL cs.SI
Textual Analysis of Communications in COVID-19 Infected Community on Social Media
New York University（纽约大学）
在COVID-19疫情期间，人们开始在社交媒体上讨论与疫情相关的话题。在reddit子版块\textit{r/COVID19positive}上，人们讨论或分享了许多话题，包括检测结果呈阳性的人的经历、可能被感染的人的故事，以及有关大流行和疾病的问题。在这项研究中，我们试图从语言学的角度来理解Reddit上讨论的性质。我们发现，在三个不同类别的主题的语言特征（如心理，情感和推理）的差异。我们还使用SOTA预训练的语言模型将帖子分类为不同的类别。这种分类模型可以用于社交媒体上的流行病相关研究。
2021-05-03 cs.CL cs.SI
A Weakly-Supervised Iterative Graph-Based Approach to Retrieve COVID-19 Misinformation Topics
University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
2019冠状病毒病大流行伴随着“信息流行病”-社交媒体上准确和不准确的健康信息。在动态变化的信息环境中检测错误信息是具有挑战性的;由于需要大量的人力来检查帖子的内容和来源，因此识别相关的关键字和帖子是艰巨的。我们的目标是通过引入弱监督迭代基于图的方法来检测与错误信息相关的关键字、主题和主题，以COVID-19为重点，从而降低此过程的资源成本。我们的方法可以成功地检测特定的主题，从一般的错误信息相关的种子词在一些种子文本。我们的方法利用基于BERT的词图搜索（BWGS）算法，该算法建立在基于上下文的神经网络嵌入检索错误信息相关的职位。我们利用潜在狄利克雷分配（LDA）主题建模获得错误信息相关的主题从文本返回的BWGS。此外，我们提出了基于BERT的多方向词图搜索（BMDWGS）算法，利用更大的启动上下文信息的错误信息提取。除了对我们的方法进行定性分析外，我们的定量分析还表明，与低数据资源环境中的常见基线相比，BWGS和BMDWGS在提取错误信息相关内容方面是有效的。提取这些内容有助于发现普遍存在的误解和担忧，并促进精确的公共卫生信息宣传活动，以改善健康行为。
2022-05-19 cs.CL cs.HC cs.SI
Vaccine Discourse on Twitter During the COVID-19 Pandemic
Aalto University（阿尔托大学）
自2019冠状病毒病疫情爆发以来，疫苗一直是公众讨论的重要话题。围绕疫苗的讨论两极分化，一些人认为疫苗是结束大流行的重要措施，另一些人则犹豫不决或认为疫苗有害。这项研究调查了Twitter上与COVID-19疫苗相关的帖子，重点关注那些对疫苗持负面态度的帖子。收集了16，713，238条与COVID-19疫苗相关的英文推文数据集，涵盖2020年3月1日至2021年7月31日期间。我们使用Scikit-learn Python库应用支持向量机（SVM）分类器来识别对COVID-19疫苗持负面立场的推文。共有5,163条推文被用于训练分类器，其中2,484条推文的子集由我们手动注释并公开。我们使用BERTtopic模型来提取和调查负面推文中讨论的主题，以及它们如何随着时间的推移而变化。我们发现，随着疫苗的推出，COVID-19疫苗的负面影响随着时间的推移而减少。我们确定了37个讨论主题，并提出了各自的重要性随着时间的推移。我们发现，流行的话题包括阴谋论的讨论，如5G塔和微芯片，但也包含对疫苗接种安全性和副作用的合理担忧以及对政策的担忧。我们的研究表明，即使是不受欢迎的观点或阴谋论，当与一个广泛流行的讨论话题（如COVID-19疫苗）相结合时，也会变得普遍。了解这些问题和讨论的主题以及它们如何随着时间的推移而变化，对于决策者和公共卫生当局提供更好和及时的信息和政策至关重要，以便在未来类似…
2022-07-23 cs.CL cs.CY cs.SI
Twitter discussions and emotions about COVID-19 pandemic: a machine learning approach
University of Toronto（多伦多大学）；University of Pittsburgh（匹兹堡大学）；Chinese Academy of Sciences（中国科学院）
这项研究的目的是检查与冠状病毒疾病（COVID-19）相关的讨论，关注和Twitter用户发布的推文中出现的情绪。我们分析了2020年3月1日至4月21日期间与COVID-19疫情相关的400万条Twitter消息，使用了“冠状病毒”、“COVID-19”、“检疫”等25个标签列表。我们使用一种机器学习方法，即潜在狄利克雷分配（LDA），来识别收集的推文中流行的一元组、二元组、突出的主题和主题以及情绪。流行的单字包括“病毒”、“封锁”和“隔离”。流行的双字母组合包括“COVID-19”、“呆在家里”、“冠状病毒”、“社交距离”和“新病例“。“我们确定了13个讨论主题，并将其分为五个不同的主题，例如“减缓COVID-19传播的公共卫生措施”，“与COVID-19相关的社会耻辱”，“冠状病毒新闻病例和死亡”，“COVID-19在美国”和“世界其他地区的冠状病毒病例”。在所有确定的主题中，对冠状病毒传播的主要情绪是预期可以采取的措施，其次是对不同主题的信任，愤怒和恐惧的混合情绪。公众在讨论冠状病毒新病例和死亡人数时，比其他话题表现出明显的恐惧感。该研究表明，Twitter数据和机器学习方法可以通过研究COVID-19期间不断变化的公众讨论和情绪来进行信息学研究。实时监测和评估Twitter上的讨论和关切，对于公共卫生应急反应和规划是有希望的。当COVID-19出现第二波疫情或即将来临的新…
2020-06-19 cs.CL cs.CY cs.SI
A System for Worldwide COVID-19 Information Aggregation
Kyoto University（京都大学）；NII（日本信息学研究所）；Tohoku University（东北大学）；The University of Tokyo（东京大学）；The University of Tsukuba（筑波大学）；Waseda University（早稻田大学）；NICT（日本信息通信研究机构）；Institute of Industrial Science, the University of Tokyo（东京大学工学研究所）
COVID-19全球大流行令公众密切关注相关新闻，涵盖卫生、治疗及对教育的影响等多个领域。与此同时，各国的COVID-19状况差异很大（例如，政策和流行病的发展），因此公民会对外国的新闻感兴趣。我们建立了一个全球COVID-19信息聚合系统，包含按主题排序的来自10个地区的7种语言的可靠文章。我们通过众包收集的可靠的COVID-19相关网站数据集确保了文章的质量。神经机器翻译模块将其他语言的文章翻译成日语和英语。在我们的文章主题对数据集上训练的基于BERT的主题分类器可以帮助用户通过将文章放入不同的类别来有效地找到他们感兴趣的信息。
2020-10-11 cs.CL
An Analysis of COVID-19 Knowledge Graph Construction and Applications
Davidson College（戴维森学院）；University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校）；Loyola Marymount University（洛约拉马利蒙特大学）
近年来，知识图谱的构建和应用在多个学科领域迅速发展。此外，发现COVID-19大流行的发展与社交媒体行为之间的关系的问题对希望遏制疾病传播的研究人员非常感兴趣。在这篇论文中，我们提出了一个知识图谱，它是从洛杉矶地区的COVID-19相关推文中构建的，并辅以联邦和州的政策公告和疾病传播统计数据。通过将日期，主题和事件作为实体，我们构建了一个知识图谱，描述了这些有用信息之间的联系。我们使用自然语言处理和变点分析来提取推文主题，推文日期和事件日期的关系。对构建的知识图谱的进一步分析提供了对推文如何反映公众对COVID-19相关话题的情绪以及这些情绪的变化如何与现实世界事件相关的见解。
2021-10-10 cs.CL cs.SI
Wearing Masks Implies Refuting Trump?: Towards Target-specific User Stance Prediction across Events in COVID-19 and US Election 2020
Singapore Management University（新加坡管理大学）；Indiana University Bloomington（印第安纳大学伯明顿分校）
对有争议的话题有相似观点的人可能会形成一个回音室，也可能对其他话题有相似的政治观点。这种连接的存在，我们称之为连接行为，为研究人员提供了一个独特的机会，可以根据他们过去的行为来预测一个人在未来事件中的行为。在这项工作中，我们提出了一个框架进行连接行为分析。神经立场检测模型是在三个看似独立的主题上收集的Twitter数据上训练的，即，戴面具，种族平等，特朗普，来检测人们的立场，我们认为这是他们在每个主题相关事件中的在线行为。我们的研究结果揭示了对这三个主题事件的立场之间的强烈联系，并展示了过去的行为在预测一个人的未来行为的力量。
2023-03-21 cs.CL cs.SI
Disaster Informatics after the COVID-19 Pandemic: Bibliometric and Topic Analysis based on Large-scale Academic Literature
Department of Information Science, University of North Texas（信息科学系，北卡罗来纳州立大学）；Department of Data Science, University of North Texas（数据科学系，北卡罗来纳州立大学）
本文利用大规模语料库、预训练语言模型和生成式AI，对2020—2022年灾害信息学文献进行文献计量与主题分析，揭示合作网络、主题演变及COVID-19对研究重点的影响。
2025-06-28 cs.AI cs.CL cs.DL
Multi-label classification for biomedical literature: an overview of the BioCreative VII LitCovid Track for COVID-19 literature topic annotations
National Center for Biotechnology Information, National Library of Medicine, National Institutes of Health（美国国立卫生研究院国家医学图书馆国家生物技术信息中心）；Children's Hospital of Philadelphia（费城儿童医院）；University of Pennsylvania Perelman School of Medicine（宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院）；Beijing University of Technology（北京工业大学）；Concordia University（康考迪亚大学）；Navrachana University（纳夫拉查纳大学）；Taipei Medical University（台北医学大学）；Dalian University of Technology（大连理工大学）；University of Ljubljana（卢布尔雅那大学）；Jožef Stefan Institute（约泽夫·斯蒂芬研究所）；Florida State University（佛罗里达州立大学）；University of Melbourne（墨尔本大学）；RMIT University（皇家墨尔本理工大学）；University of Edinburgh（爱丁堡大学）；University College London（伦敦大学学院）；Nantes University（南特大学）；Avignon University（阿维尼翁大学）；Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里分校）；Opscidia（Opscidia公司）；The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）；Heidelberg University（海德堡大学）；Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心）；Universidad de Jaén（哈恩大学）；TCS Research（塔塔咨询服务公司研究部）
自二零一九年十二月以来，COVID-19疫情已严重影响全球社会。为了了解这种病毒的特征并设计疫苗和药物，已经进行了大量的研究。生物医学文献以每月约10，000篇关于COVID-19的文章的速度报道了相关发现。这种快速增长对人工管理和解释提出了巨大挑战。例如，LitCovid是PubMed中的COVID-19相关文章的文献数据库，该数据库已积累了超过20万篇文章，每月有数百万次全球用户访问。一个主要的策展任务是分配多达八个主题（例如，诊断和治疗）到LitCovid的文章。尽管生物医学文本挖掘方法不断进步，但很少有人致力于COVID-19文献中的主题注释。为了缩小差距，我们组织了BioCreative LitCovid跟踪，呼吁社区努力解决COVID-19文献的自动主题注释。BioCreative LitCovid数据集由超过30，000篇手动审查主题的文章组成，用于培训和测试。它是生物医学科学文献中最大的多标签分类数据集之一。来自世界各地的19支队伍参加了比赛，共提交了80份参赛作品。大多数团队使用基于变压器的混合系统。表现最好的提交分别获得了0.8875、0.9181和0.9394的宏观F1分数、微观F1分数和基于实例的F1分数。参与程度和结果表明了成功的跟踪，并有助于缩小数据集管理和方法开发之间的差距。该数据集可通过www.example.com公开获取，以进行基准测试和进一步开…
2022-06-03 cs.CL cs.DL cs.IR
Demystifying the COVID-19 vaccine discourse on Twitter
University of Melbourne（墨尔本大学）；Curtin University（科廷大学）
了解社交媒体上有关COVID-19疫苗接种的公众话语不仅对应对当前的COVID-19大流行非常重要，对未来的病原体爆发也很重要。我们研究了一个Twitter数据集，其中包含2020年3月至2021年3月期间讨论COVID-19疫苗接种的7500万条英文推文。我们使用自然语言处理（NLP）技术训练一个立场检测算法，将推文分类为“反vax”或“亲vax”，并使用主题建模技术研究话语的主要主题。虽然支持vax的推文（3700万）远远超过反对vax的推文（1000万），但来自两种立场的大多数推文（63%反对vax和53%支持vax的推文）来自在观察期间发布支持和反对vax推文的双重立场用户。支持vax的推文主要集中在疫苗开发上，而反对vax的推文涵盖了广泛的主题，其中一些包括真正的担忧，尽管有大量的谎言。两种立场都有一些共同的话题，尽管支持和反对vax的推文从相反的观点讨论了它们。模因和笑话是转发最多的信息之一。虽然对两极分化和网上流行的反vax言论的担忧是没有根据的，但有针对性地打击虚假言论是重要的。
2022-08-29 cs.CL cs.SI
Regular Expressions for Fast-response COVID-19 Text Classification
Facebook Inc.（脸书公司）
文本分类器是许多NLP应用程序的核心，使用各种算法方法和软件。本文介绍了基于大规模正则表达式的文本分类器的基础设施和方法。特别是，我们描述了Facebook如何确定一段给定的文本-从标签到帖子-是否属于一个狭窄的主题，如COVID-19。为了完全定义主题并评估分类器性能，我们采用人工指导的关键字发现迭代，但不需要标记数据。对于COVID-19，我们构建了两组正则表达式：（1）针对66种语言，精确度> 99%，召回率> 50%;（2）针对11种最常见的语言，精确度>90%，召回率> 90%。正则表达式支持来自多个平台的低延迟查询。对COVID-19等挑战的反应很快，修订也很快。与DNN分类器的比较显示了可解释的结果，更高的精度和召回率，以及更少的过拟合。我们的学习可以应用于其他窄主题分类器。
2021-06-21 cs.CL cs.LG cs.SI
Content analysis of Persian/Farsi Tweets during COVID-19 pandemic in Iran using NLP
The George Washington University（乔治华盛顿大学）；Flagship Pioneering（Flagship Pioneering公司）
伊朗、中国、韩国和意大利是在COVID-19第一波传播中遭受重创的国家之一。Twitter是国内外伊朗人广泛使用的在线平台之一，用于分享他们对各种问题的看法，想法和感受。在这项研究中，我们使用了超过530，000条关于COVID-19的波斯语/波斯语原创推文，分析了用户（主要是伊朗人）之间讨论的话题，以衡量和跟踪对大流行病的反应以及它如何随着时间的推移而演变。我们应用了一个随机样本的推文和主题建模工具的手动注释相结合，分类的内容和频率的每一类主题。我们确定了25个最重要的话题，其中居家隔离的生活经验成为一个主要的话题。我们还对更广泛的推文内容进行了分类，显示讽刺，其次是新闻，是伊朗用户的主要推文类型。虽然该框架和方法可用于跟踪公众对与COVID-19相关的持续发展的反应，但该框架的概括可以成为衡量伊朗公众对当地和国际上正在进行的政策措施或事件的反应的有用框架。
2020-05-17 cs.CL cs.CY cs.SI
Addressing machine learning concept drift reveals declining vaccine sentiment during the COVID-19 pandemic
Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院）
社交媒体分析已成为近实时评估各种主题（包括健康问题）公众舆论的常用方法。社交媒体帖子数量的增长导致现代机器学习方法在自然语言处理中的使用增加。虽然社交媒体的快速动态可以快速捕捉潜在趋势，但它也带来了一个技术问题：过去在注释数据上训练的算法在应用于当代数据时可能表现不佳。这种现象被称为概念漂移，当感兴趣的主题本身或讨论主题的方式发生快速变化时，这种现象可能特别有问题。在这里，我们通过关注Twitter上表达的疫苗情绪来探索机器学习概念漂移的影响，这是一个非常重要的话题，特别是在COVID-19大流行期间。我们发现，尽管疫苗情绪在2020年COVID-19大流行期间大幅下降，但由于概念漂移，根据大流行前数据训练的算法在很大程度上会错过这种下降。我们的研究结果表明，社交媒体分析系统必须以持续的方式解决概念漂移问题，以避免数据系统性错误分类的风险，这在危机期间基础数据可能突然快速变化时尤其可能。
2020-12-07 cs.CL cs.SI
COVID-19-related Nepali Tweets Classification in a Low Resource Setting
NepAl Applied Mathematics and Informatics Institute for research (NAAMII)（尼泊尔应用数学与信息学研究所（NAAMII））；Institute of Engineering, Pulchowk Campus, Tribhuvan University（特里布文大学普尔乔克校区工程学院）
全球数十亿人一直在使用当地语言的社交媒体平台，就COVID-19疫情相关的各种话题发表意见。包括世界卫生组织在内的几个组织已经开发了自动化的社交媒体分析工具，将COVID-19相关推文分类为各种主题。然而，这些有助于防治这一流行病的工具仅限于极少数几种语言，使一些国家无法从中受益。虽然正在开发多种语文或低资源语文专用工具，但仍需扩大其覆盖面，例如尼泊尔语。在本文中，我们确定了使用尼泊尔语的Twitter社区中最常见的8个COVID-19讨论主题，建立了一个在线平台，自动收集包含COVID-19相关关键词的尼泊尔推文，将推文分类为8个主题，并在基于网络的仪表板中可视化整个期间的结果。我们比较了两个国家的最先进的多语言语言模型尼泊尔推文分类，一个通用（mBERT）和其他尼泊尔语言的家庭特定的模型（MuRIL）的性能。我们的研究结果表明，模型的相对性能取决于数据大小，MuRIL在更大的数据集上做得更好。带注释的数据、模型和基于Web的仪表板在https://github.com/naamiinepal/covid-tweet-classification上开源。
2022-10-11 cs.AI cs.CL cs.CY
Extracting and categorising the reactions to COVID-19 by the South African public -- A social media study
University of Pretoria（比勒陀利亚大学）；CSIR（南非科学与工业研究理事会）；Mail and Guardian（《邮卫报》）
社交媒体可用于在灾难期间提取讨论主题。随着COVID-19疫情对南非的影响，我们需要了解政府为应对疫情而颁布的法律法规与社交媒体用户一直参与的讨论话题的对比。在这项工作中，我们通过使用由南非政府官员驱动或针对南非政府官员的社交媒体讨论来扩展传统媒体分析。我们发现，在某些情况下，主题是相似的，以及不同的。这些发现可以为南非及其他地区在灾难环境中对社交媒体的进一步研究提供信息。本文为未来的分析提供了一个框架，以了解大流行期间公众的意见，以及如何[以半自动化的方式]提取这些意见，为未来的政府沟通提供信息。
2021-08-09 cs.CL cs.CY cs.SI
Cutting through the noise to motivate people: A comprehensive analysis of COVID-19 social media posts de/motivating vaccination
Northern Illinois University（北伊利诺伊大学）；University of South Carolina（南卡罗来纳大学）
通过分析两年数据集，识别影响COVID-19疫苗接种的促进与阻碍话题，发现内在动机比外部命令更能激励公众，为政策制定者提供策略。
2024-07-26 cs.CL cs.CY cs.LG
CovidExplorer: A Multi-faceted AI-based Search and Visualization Engine for COVID-19 Information
Indian Institute of Technology, Gandhinagar（印度理工学院甘地纳加尔分校）
整个世界都在与COVID-19大流行作斗争，导致研究实验、政府政策和社交媒体讨论大幅增加。一个多模式信息获取和数据可视化平台可以在支持旨在了解和制定大流行病预防措施的研究方面发挥关键作用。在本文中，我们提出了一个多方面的基于人工智能的搜索和可视化引擎，CovidExplorer。我们的系统旨在帮助研究人员了解当前最先进的COVID-19研究，识别与其领域相关的研究文章，并可视化COVID-19病例的实时趋势和统计数据。与其他现有系统相比，CovidExplorer还在社交媒体上引入针对印度的专题讨论，以研究COVID-19的不同方面。该系统、演示视频和数据集可在http://covidexplorer.in上获得。
2020-11-30 cs.CL cs.IR cs.SI
Detecting COVID-19 Conspiracy Theories with Transformers and TF-IDF
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
在社交媒体上分享假新闻和阴谋论会产生广泛的负面影响。通过设计和应用不同的机器学习模型，研究人员在从文本中检测假新闻方面取得了进展。然而，现有的研究非常重视一般的、常识性的假新闻，而在现实中，假新闻往往涉及快速变化的话题和特定领域的词汇。在本文中，我们介绍了MediaEval基准测试2021中三个假新闻检测任务的方法和结果，这些任务具体涉及COVID-19相关主题。我们实验了一组基于文本的模型，包括支持向量机，随机森林，BERT，和ROBERTa。我们发现，一个预先训练的Transformer产生最好的验证结果，但一个随机初始化的Transformer与智能设计也可以训练，以达到接近的精度，预先训练的Transformer。
2022-05-01 cs.CL cs.LG
LitMC-BERT: transformer-based multi-label classification of biomedical literature with an application on COVID-19 literature curation
School of Biomedical Informatics, UT Health（UT Health生物医学信息学学院）
生物医学文献的快速增长对策展和解释提出了重大挑战。这在COVID-19疫情期间变得更加明显。LitCovid是PubMed中COVID-19相关论文的文献数据库，已积累超过18万篇文章，访问量达数百万次。LitCovid每月新增约10，000篇文章。LitCovid的一项主要策展任务是主题注释，其中为一篇文章分配了多达八个主题，例如，治疗和诊断。注释的主题已在LitCovid中广泛使用（例如，约占总使用量的18%）和下游研究，如网络生成。然而，由于任务的性质和文学的快速增长，它一直是一个主要的策展瓶颈。本研究提出了LITMC-BERT，一种基于变换的生物医学文献多标签分类方法。它为所有标签使用共享的Transformer主干，同时还捕获标签特定的特征和标签对之间的相关性。我们在两个数据集上将LITMC-BERT与三个基线模型进行了比较。它的微F1和基于实例的F1分别比当前最佳结果高5%和4%，并且只需要比二进制BERT基线约18%的推理时间。相关数据集和模型可通过https://github.com/ncbi/ml-transformer获得。
2022-04-19 cs.AI cs.CL
MP Twitter Engagement and Abuse Post-first COVID-19 Lockdown in the UK: White Paper
Sheffield University（谢菲尔德大学）；The Open University（开放大学）
英国多年来一直处于动荡的政治环境中，过去五年发生了英国脱欧和领导危机。通过这项工作，我们希望更多地了解全球卫生紧急情况COVID-19如何影响英国政客在与公众接触时受到的虐待的数量，类型或主题。通过这项工作，我们希望更多地了解全球卫生紧急情况COVID-19如何影响英国政客在与公众接触时受到的虐待的数量，类型或主题。这项工作涵盖了2020年6月至12月期间，并分析了英国国会议员在回复中的Twitter滥用行为。这项工作是我们对英国COVID-19大流行前四个月在线滥用情况分析的后续工作。这份报告调查了在这新的七个月期间的总体滥用水平，分析了不同政党和英国政府成员的反应，以及在线滥用与英国退欧、政府的COVID-19应对和政策以及社会问题等主题之间的关系。此外，我们还审查了在此期间向国会议员发布的辱骂性回复中存在的阴谋论。我们发现，2020年12月，针对英国国会议员的滥用程度达到历史最高水平（占发送给国会议员的所有回复推文的5.4%）。这比大选前两个月高出近1%。与疫情首四个月的趋势不同，保守党议员自二零二零年七月起收到的辱骂回复比例最高，自二零二零年九月起保持在5%以上，原因是COVID-19危机加深及英国与欧盟的脱欧谈判接近完成。
2021-03-08 cs.CL cs.CY
COVID-Twitter-BERT: A Natural Language Processing Model to Analyse COVID-19 Content on Twitter
EPFL（洛桑联邦理工学院）；FISABIO-Public Health（FISABIO公共卫生机构）
在这项工作中，我们发布了COVID-Twitter-BERT（CT-BERT），这是一个基于transformer的模型，在关于COVID-19的大型Twitter消息语料库上进行了预训练。我们的模型在五个不同的分类数据集上显示出与其基础模型BERT-Large相比10-30%的边际改进。最大的改进是在目标域上。预训练的Transformer模型，如CT-BERT，在特定的目标领域进行训练，可用于各种自然语言处理任务，包括分类，问答和聊天机器人。CT-BERT经过优化，可用于COVID-19内容，特别是来自Twitter的社交媒体帖子。
2020-05-15 cs.CL cs.LG cs.SI
Data and models for stance and premise detection in COVID-19 tweets: insights from the Social Media Mining for Health (SMM4H) 2022 shared task
Sber AI（俄罗斯联邦储蓄银行人工智能实验室）；University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）；Kazan Federal University（喀山联邦大学）；National Research University Higher School of Economics（国立研究型大学高等经济学院）
本文组织了 SMM4H 2022 共享任务 2 评估立场与前提检测模型，扩展收集了 Twitter 疫苗接种新数据，并采用特征级融合和双视图架构等策略进行广泛实验，为健康领域论辩挖掘提供数据集与研究支持。
2023-11-14 cs.CL cs.SI
India nudges to contain COVID-19 pandemic: a reactive public policy analysis using machine-learning based topic modelling
University of Cambridge（剑桥大学）
该研究基于 PIB 文本语料库，用 LDA 主题建模和助推理论分析印度 COVID-19 反应性政策，揭示各部门关键政策启发及其对放松封锁规划的价值。
2020-10-03 cs.CL cs.CY cs.LG
Contrastive Clustering: Toward Unsupervised Bias Reduction for Emotion and Sentiment Classification
The MITRE Corporation（MITRE 公司）
背景资料：当神经网络情感和情绪分类器用于公共卫生信息学研究时，分类器中存在的偏见可能会产生无意中的误导性结果。目的：这项研究评估了偏见对COVID-19主题的影响，并展示了应用于COVID-19社交媒体文本时减少偏见的自动算法。这可以帮助公共卫生信息学研究在危机期间产生更及时的结果，减少误导性结果的风险。研究方法：在使用无监督对比聚类对分类器进行去偏之前和之后，将情绪和情感分类器应用于COVID-19数据。对比聚类通过对比标记对主题与情绪或情感的相对显著性来近似标记与情绪或情感表现出因果关系与相关关系的程度。结果：对比聚类区分相关性与因果关系的令牌的F1得分为0.753。从分类器输入中屏蔽倾向于偏见的标记会使分类器的总体F1得分降低0.02（愤怒）和0.033（消极情绪），但会使注释为倾向于偏见的句子的F1得分提高0.155（愤怒）和0.103（消极情绪）。平均各个主题，去偏见将愤怒估计减少了14.4%，负面情绪估计减少了8.0%。结论：对比聚类减少了与COVID-19大流行有关的社交媒体文本的情感和情绪分类中的算法偏见。公共卫生信息学研究应该考虑偏见，因为它在一系列主题中普遍存在。需要进一步的研究来改进减少偏倚的技术，并探讨偏倚对公共卫生信息学分析的不利影响。
2021-11-14 cs.AI cs.CL
COVID-19Base: A knowledgebase to explore biomedical entities related to COVID-19
Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉国工程技术大学）；Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学）
我们正在介绍COVID-19 Base，这是一个基于文献挖掘的知识库，突出了与COVID-19疾病相关的生物医学实体。为开发COVID-19数据库，我们从公开的科学文献和相关公共资源中挖掘信息。我们考虑了七个特定主题的字典，包括人类基因，人类miRNA，人类lncRNA，疾病，蛋白质数据库，药物和药物副作用，整合以挖掘与COVID-19相关的所有科学证据。我们采用了一种自动化的文献挖掘和标记系统，通过一种新的方法来衡量基于自然语言处理、情感分析和深度学习的药物对疾病的有效性。据我们所知，这是第一个专门针对COVID-19的知识库，通过文献挖掘整合了如此大量的相关生物医学实体。对开采的生物医学实体以及COVID-19 Base中报告的已识别的相互作用进行适当调查，将有助于研究界发现COVID-19治疗的可能方法。
2020-05-12 cs.CL cs.DL cs.IR
Understanding the Humans Behind Online Misinformation: An Observational Study Through the Lens of the COVID-19 Pandemic
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
本文通过分析数千万条 COVID-19 及历史推文，结合时间序列与因果推断，揭示用户跨领域传播错误信息的历史倾向与当前行为正相关。
2024-01-18 cs.CL cs.SI
A Large-Scale Comparative Study of Accurate COVID-19 Information versus Misinformation
The University of Sheffield（谢菲尔德大学）；Qingdao University of Science and Technology（青岛科技大学）
针对COVID-19信息疫情，通过分析2.42亿条推文，从主题、实时性、语言和传播力四方面比较准确信息与错误信息，并构建分类数据集，使错误信息分类F1提升超9%。
2023-05-07 cs.CL
COVID-19 on YouTube: A Data-Driven Analysis of Sentiment, Toxicity, and Content Recommendations
Emory University（埃默里大学）；South Dakota School of Mines and Technology（南达科他矿业理工学院）
本研究通过VADER、Detoxify和LDA分析YouTube上COVID-19视频的情感、毒性与主题，并构建基于TF-IDF和余弦相似度的内容推荐系统，总覆盖率达69%，为理解疫情话语与促进负责任内容提供了框架。
2024-12-22 cs.AI cs.CL cs.CY
BERTopic-Virality Prioritisation: A Scalable Framework for Thematic and Comparative Analysis of COVID-19 and Monkeypox Misinformation on Twitter
Manchester Metropolitan University（曼彻斯特城市大学）
本研究提出BERTopic-VP框架，结合BERTopic与病毒传播优先级层，搭配混合错误信息检测模块，可高效分析Twitter上COVID-19与猴痘错误信息，能识别高影响力簇，支持监测预警。
2026-08-18 cs.CL cs.LG cs.SI
Fake News Detection and Behavioral Analysis: Case of COVID-19
New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院）；College of Staten Island, City University of New York（纽约城市大学斯塔滕岛学院）
本文针对 COVID-19 疫情期间社交媒体虚假新闻难以识别的问题，提出深度学习和集成检测方法，并结合主题识别发现虚假与真实新闻存在大量主题重叠，从而提升检测性能并揭示公众困惑来源。
2023-05-25 cs.CL cs.LG
Text Classification of Manifestos and COVID-19 Press Briefings using BERT and Convolutional Neural Networks
ESRC Business and Local Government Data Research Centre（ESRC商业与地方政府数据研究中心）
我们使用来自Manifestion Project的现有人类专家注释的政治宣言语料库构建了一个政治级政治话语分类器（Rehens等人，2020 a）并将其应用于COVID-19新闻简报（Chatsiou，2020）的语料库。我们使用手动标注的政治宣言作为训练数据来训练局部主题卷积神经网络（CNN）分类器;然后将其应用于COVID-19新闻简报语料库，以自动分类测试语料库中的句子。我们报告了一系列实验，其中CNN在预先训练的嵌入基础上进行训练，用于执行文档级分类任务。我们表明，CNN与像BERT这样的Transformers相结合的性能优于CNN与其他嵌入（Word 2 Vec，Glove，ELMo）相结合的性能，并且可以使用预先训练的分类器对不同的政治文本进行自动分类，而无需额外的训练。
2020-11-02 cs.CL cs.LG
A Comparative Study on Transfer Learning and Distance Metrics in Semantic Clustering over the COVID-19 Tweets
Islamic Azad University（伊斯兰阿扎德大学）；Iran University of Science and Technology（伊朗科技大学）
本文是在COVID-19数据的主题检测背景下的比较研究。话题检测的方法有很多种，本文选择了聚类方法。聚类需要距离，计算距离需要嵌入。本研究的目的是同时研究嵌入方法、距离度量和聚类方法三个因素及其相互作用。这项研究使用了一个数据集，其中包括一个月内收集的带有COVID-19相关标签的推文。在嵌入方法中，从早期的方法到新的方法，选择了五种方法：Word2Vec，fastText，GloVe，BERT和T5。本文研究了五种聚类方法：k-means，DBSCAN，OPTICS，光谱和Jarvis-Patrick。欧几里德距离和余弦距离作为最重要的距离度量在这一领域也进行了检查。首先，进行7,500多次测试来调整参数。然后，所有不同的嵌入方法与距离度量和聚类方法的组合进行了研究的轮廓度量。这些组合的数量为50例。首先，检查这50个测试的结果。然后，在该方法的所有测试中考虑每个方法的等级。最后，对本研究的主要变量（嵌入方法、距离度量和聚类方法）分别进行了研究。对控制变量进行平均以中和它们的影响。实验结果表明，T5在轮廓度量方面明显优于其他嵌入方法。在距离度量方面，余弦距离略好。DBSCAN在聚类方法方面也优于其他方法。
2021-11-16 cs.CL cs.LG
Dynamic Topic Language Model on Heterogeneous Children's Mental Health Clinical Notes
a large tertiary pediatric hospital（大型三级儿科医院）
本研究针对现有主题模型难以适配纵向临床文本、无法捕捉单文档时间轨迹的问题，提出一种带一致主题与个性化时间依赖的动态主题模型，在儿科临床笔记上提升了主题一致性，并揭示了疫情下不同身份儿童的心理健康差异。
2024-10-17 cs.CL cs.LG stat.AP
