我们使用了应用于新闻和用户评论数据集的无监督和监督模型的令牌 - 方向和文档方面的情感分析。我们的令牌观点分析发现了两组（两组非常大的态度之间的情绪差异，我们的文献监督的情绪分析发现情绪没有显着差异。
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尽管试图提高政治性别平等，但全球努力仍在努力确保女性的同等代表。这很可能与对权威妇女的性别偏见有关。在这项工作中，我们介绍了在线政治讨论中出现的性别偏见的全面研究。为此，我们在有关男性和女性政客的对话中收集了1000万条有关Reddit的评论，这使得对自动性别偏见检测进行了详尽的研究。我们不仅讨论了厌恶女性的语言，还解决了其他偏见的表现，例如以看似积极的情绪和主导地位归因于女性政客或描述符归因的差异的形式的仁慈性别歧视。最后，我们对调查语言和语言外暗示的政客进行了多方面的性别偏见研究。我们评估了5种不同类型的性别偏见，评估社交媒体语言和话语中存在的覆盖范围，组合，名义，感性和词汇偏见。总体而言，我们发现，与以前的研究相反，覆盖范围和情感偏见表明对女性政客的公共兴趣平等。名义和词汇分析的结果并没有明显的敌对或仁慈的性别歧视，这表明这种兴趣不像男性政客那样专业或尊重。女性政客通常以其名字命名，并与他们的身体，衣服或家庭有关。这是一种与男性相似的治疗方法。在现在被禁止的极右翼子列表中，这种差异最大，尽管性别偏见的差异仍然出现在右和左倾的子列表中。我们将策划的数据集释放给公众以进行未来研究。
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自Covid-19大流行病开始以来，疫苗一直是公共话语中的重要话题。疫苗周围的讨论被两极分化，因为有些人认为它们是结束大流行的重要措施，而另一些人则犹豫不决或发现它们有害。这项研究调查了与Twitter上的Covid-19疫苗有关的帖子，并着重于对疫苗有负姿态的帖子。收集了与COVID-19疫苗相关的16,713,238个英文推文的数据集，收集了涵盖从2020年3月1日至2021年7月31日的该期间。我们使用Scikit-Learn Python库来应用支持向量机（SVM）分类器针对Covid-19疫苗的推文具有负姿态。总共使用了5,163个推文来训练分类器，其中有2,484个推文由我们手动注释并公开提供。我们使用Berttopic模型来提取和调查负推文中讨论的主题以及它们如何随时间变化。我们表明，随着疫苗的推出，对COVID-19疫苗的负面影响随时间而下降。我们确定了37个讨论主题，并随着时间的推移介绍了各自的重要性。我们表明，流行的主题包括阴谋讨论，例如5G塔和微芯片，但还涉及涉及疫苗接种安全性和副作用以及对政策的担忧。我们的研究表明，即使是不受欢迎的观点或阴谋论，与广受欢迎的讨论主题（例如Covid-19疫苗）配对时，也会变得广泛。了解问题和讨论的主题以及它们如何随着时间的变化对于政策制定者和公共卫生当局提供更好和时间的信息和政策，以促进未来类似危机的人口接种。
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来自社交媒体的用户生成的内容是以多种语言产生的，在技术上挑战，将讨论的主题与不同文化和地区的一个域进行比较。它与全球化世界中的域名相关，例如市场研究，来自两个国家和市场的人可能对产品有不同的要求。我们提出了一种简单，现代化，有效的方法，用于建立一个具有情绪分析的单一主题模型，能够同时覆盖多种语言，基于预先接受的最先进的深度神经网络，用于自然语言理解。为了展示其可行性，我们将模型应用于报纸文章和用户评论，即有机食品和相关的消费行为。主题与语言相匹配。此外，我们获得了高比例的稳定和域名相关主题，主题与其各自的文本内容之间有意义的关系，以及社交媒体文档的可解释表示。营销可能会从我们的方法中受益，因为它提供了从全球各地的不同市场地区解决特定客户兴趣的易于使用手段。为了再现性，我们提供了我们研究的代码，数据和结果。
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本次调查绘制了用于分析社交媒体数据的生成方法的研究状态的广泛的全景照片（Sota）。它填补了空白，因为现有的调查文章在其范围内或被约会。我们包括两个重要方面，目前正在挖掘和建模社交媒体的重要性：动态和网络。社会动态对于了解影响影响或疾病的传播，友谊的形成，友谊的形成等，另一方面，可以捕获各种复杂关系，提供额外的洞察力和识别否则将不会被注意的重要模式。
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社交媒体平台主持了有关每天出现的各种主题的讨论。理解所有内容并将其组织成类别是一项艰巨的任务。处理此问题的一种常见方法是依靠主题建模，但是使用此技术发现的主题很难解释，并且从语料库到语料库可能会有所不同。在本文中，我们提出了基于推文主题分类的新任务，并发布两个相关的数据集。鉴于涵盖社交媒体中最重要的讨论点的广泛主题，我们提供了最近时间段的培训和测试数据，可用于评估推文分类模型。此外，我们在任务上对当前的通用和领域特定语言模型进行定量评估和分析，这为任务的挑战和性质提供了更多见解。
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社交媒体在现代社会中尤其是在西方世界中的政策制定方面已经变得极其影响力（例如，48％的欧洲人每天或几乎每天都使用社交媒体）。 Twitter之类的平台使用户可以关注政客，从而使公民更多地参与政治讨论。同样，政客们使用Twitter来表达他们的观点，在当前主题上进行辩论，并促进其政治议程，以影响选民行为。先前的研究表明，传达负面情绪的推文可能会更频繁地转发。在本文中，我们试图分析来自不同国家的政客的推文，并探索他们的推文是否遵循相同的趋势。利用最先进的预训练的语言模型，我们对从希腊，西班牙和英国的成千上万的推文进行了情感分析，包括权威的行政部门。我们通过系统地探索和分析有影响力和不流行的推文之间的差异来实现这一目标。我们的分析表明，政治家的负面推文更广泛地传播，尤其是在最近的时代，并突出了情感和受欢迎程度相交的有趣趋势。
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社交媒体通常在选举活动中被公众使用，以表达他们对不同问题的看法。在各种社交媒体渠道中，Twitter为研究人员和政客提供了一个有效的平台，以探索有关经济和外交政策等广泛主题的公众舆论。当前的文献主要集中于分析推文的内容而无需考虑用户的性别。这项研究收集和分析了大量推文，并使用计算，人类编码和统计分析来识别2020年美国总统选举期间发布的300,000多个推文中的主题。我们的发现是基于广泛的主题，例如税收，气候变化和Covid-19-19。在主题中，女性和男性用户之间存在着显着差异，超过70％的主题。
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T\"urkiye is located on a fault line; earthquakes often occur on a large and small scale. There is a need for effective solutions for gathering current information during disasters. We can use social media to get insight into public opinion. This insight can be used in public relations and disaster management. In this study, Twitter posts on Izmir Earthquake that took place on October 2020 are analyzed. We question if this analysis can be used to make social inferences on time. Data mining and natural language processing (NLP) methods are used for this analysis. NLP is used for sentiment analysis and topic modelling. The latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm is used for topic modelling. We used the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model working with Transformers architecture for sentiment analysis. It is shown that the users shared their goodwill wishes and aimed to contribute to the initiated aid activities after the earthquake. The users desired to make their voices heard by competent institutions and organizations. The proposed methods work effectively. Future studies are also discussed.
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通讯和社交网络可以从分析师和公众提供公司提供的产品和/或服务的角度来反映市场和特定股票的意见。因此，这些文本的情感分析可以提供有用的信息，以帮助投资者在市场上进行贸易。在本文中，建议通过预测-1和+1之间的范围内的分数（数据类型Rime）来确定与公司和股票相关的情绪。具体而言，我们精细调整了罗伯塔模型来处理头条和微博，并将其与其他变压器层组合，以处理与情绪词典的句子分析，以改善情绪分析。我们在Semeval-2017任务5发布的财务数据上进行了评估，我们的命题优于Semeval-2017任务5和强基线的最佳系统。实际上，与财务和一般情绪词典的上下文句子分析的组合为我们的模型提供了有用的信息，并允许它产生更可靠的情感分数。
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发现别人认为是我们信息收集策略的关键方面。现在，人们可以积极利用信息技术来寻找和理解他人的想法，这要归功于越来越多的意见资源（例如在线评论网站和个人博客）的越来越多。由于其在理解人们的意见方面的关键功能，因此情感分析（SA）是一项至关重要的任务。另一方面，现有的研究主要集中在英语上，只有少量研究专门研究低资源语言。对于情感分析，这项工作根据用户评估提供了一个新的多级乌尔都语数据集。高音扬声器网站用于获取乌尔都语数据集。我们提出的数据集包括10,000项评论，这些评论已被人类专家精心归类为两类：正面，负面。这项研究的主要目的是构建一个手动注释的数据集进行乌尔都语情绪分析，并确定基线结果。采用了五种不同的词典和规则的算法，包括NaiveBayes，Stanza，TextBlob，Vader和Flair，实验结果表明，其精度为70％的天赋优于其他经过测试的算法。
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假新闻的迅速增加，这对社会造成重大损害，触发了许多假新闻相关研究，包括开发假新闻检测和事实验证技术。这些研究的资源主要是从Web数据中获取的公共数据集。我们通过三个观点调查了与假新闻研究相关的118个数据集：（1）假新闻检测，（2）事实验证，（3）其他任务;例如，假新闻和讽刺检测分析。我们还详细描述了他们的利用任务及其特征。最后，我们突出了假新闻数据集建设中的挑战以及解决这些挑战的一些研究机会。我们的调查通过帮助研究人员找到合适的数据集来促进假新闻研究，而无需重新发明轮子，从而提高了深度的假新闻研究。
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在当今的世界中，每个人都以某种方式表现出来，而该项目的重点是人们使用Twitter的数据（一个微博平台）的数据，人们对英国和印度的电价上涨的看法，人们在该平台上发布了消息，人们发布了消息，称为Tweets。因为许多人的收入不好，他们必须缴纳如此多的税款和账单，因此如今，维持房屋已成为有争议的问题。尽管政府提供了补贴计划来补偿人们的电费，但不受人们的欢迎。在这个项目中，目的是对Twitter上表达的人们的表达和观点进行情感分析。为了掌握电价的意见，有必要对能源市场的政府和消费者进行情感分析。此外，这些媒体上存在的文本本质上是非结构化的，因此要处理它们，我们首先需要预处理数据。有很多功能提取技术，例如单词袋，tf-idf（术语频率为单位的文档频率），单词嵌入，基于NLP的功能，例如Word Count。在该项目中，我们分析了特征TF-IDF单词级别对情感分析数据集的影响。我们发现，通过使用TF-IDF单词级别的性能分析的表现比使用N-Gram功能高3-4。使用四种分类算法进行分析，包括幼稚的贝叶斯，决策树，随机森林和逻辑回归，并考虑F评分，准确性，精度和召回性能参数。
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政治和流行病最近提供了充分的动机，以开发了机器学习的伪信息（A.K.A.假新闻）检测算法。现有文献主要专注于完全自动化的情况，但是由此产生的技术不能可靠地检测在军事应用所需的各种主题，来源和时间尺度上的虚假信息。然而，通过利用已经可用的分析师作为换档的人类循环，广泛的情绪分析，基于宽高的情绪分析和姿势检测的规范机器学习技术成为用于部分自动化消毒检测系统的合理方法。本文旨在确定这些技术最适合此目的，以及每种技术如何最适合在此目的。每个方法使用相同大小和几乎相同的神经架构（作为单个前馈层的单词嵌入器的伯特变压器）的训练数据集（作为单个前馈层的单词嵌入器），然后在情绪和立场特定数据集上测试，以建立基线每种方法如何用于执行其他任务。与Covid-19的四个不同的数据集用于测试每种技术如何在训练数据集中出现的主题上检测到虚拟信息的能力。然后使用这些测试的定量和定性结果，以了解如何最好地在实践中使用这些技术。
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Fake review identification is an important topic and has gained the interest of experts all around the world. Identifying fake reviews is challenging for researchers, and there are several primary challenges to fake review detection. We propose developing an initial research paper for investigating fake reviews by using sentiment analysis. Ten research papers are identified that show fake reviews, and they discuss currently available solutions for predicting or detecting fake reviews. They also show the distribution of fake and truthful reviews through the analysis of sentiment. We summarize and compare previous studies related to fake reviews. We highlight the most significant challenges in the sentiment evaluation process and demonstrate that there is a significant impact on sentiment scores used to identify fake feedback.
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道德框架和情感会影响各种在线和离线行为，包括捐赠，亲环境行动，政治参与，甚至参与暴力抗议活动。自然语言处理中的各种计算方法（NLP）已被用来从文本数据中检测道德情绪，但是为了在此类主观任务中取得更好的性能，需要大量的手工注销训练数据。事实证明，以前对道德情绪注释的语料库已被证明是有价值的，并且在NLP和整个社会科学中都产生了新的见解，但仅限于Twitter。为了促进我们对道德修辞的作用的理解，我们介绍了道德基础Reddit语料库，收集了16,123个reddit评论，这些评论已从12个不同的子雷迪维特策划，由至少三个训练有素的注释者手工注释，用于8种道德情绪（即护理，相称性，平等，纯洁，权威，忠诚，瘦道，隐含/明确的道德）基于更新的道德基础理论（MFT）框架。我们使用一系列方法来为这种新的语料库（例如跨域分类和知识转移）提供基线道德句子分类结果。
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Migraine is a high-prevalence and disabling neurological disorder. However, information migraine management in real-world settings could be limited to traditional health information sources. In this paper, we (i) verify that there is substantial migraine-related chatter available on social media (Twitter and Reddit), self-reported by migraine sufferers; (ii) develop a platform-independent text classification system for automatically detecting self-reported migraine-related posts, and (iii) conduct analyses of the self-reported posts to assess the utility of social media for studying this problem. We manually annotated 5750 Twitter posts and 302 Reddit posts. Our system achieved an F1 score of 0.90 on Twitter and 0.93 on Reddit. Analysis of information posted by our 'migraine cohort' revealed the presence of a plethora of relevant information about migraine therapies and patient sentiments associated with them. Our study forms the foundation for conducting an in-depth analysis of migraine-related information using social media data.
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社会渗目偏见是自然语言处理的常见问题，影响其应用的公平性和完整性。在情绪分析中，这些偏差可能会破坏提到个人属性的文本的情感预测，即个人属性，即非偏见的人类读者会考虑中立。这种歧视可能对公共和私营部门的情感分析应用有很大的后果。例如，在线滥用和社交媒体平台的在线滥用和意见分析等应用中的不正确推断可能导致不必要的后索，例如错误的审查，以某些人口。在本文中，我们通过情感分析和毒性分类模型来解决残疾人PWD的歧视。我们提供对情绪和毒性分析模型的检查，详细了解它们如何辨别PWD。我们在情绪（比特）中展示了偏见识别试验，这是一个1,126句话的语料库，旨在探测残疾偏差的情绪分析模型。我们使用此语料库来展示四种广泛使用的情绪分析工具（TextBlob，Vader，Google云天然语言API和Distilbert）以及培训的两种毒性分析模型，以预测对拼图挑战的毒性评论（毒性评论分类和意外偏见毒性评论）。结果表明，所有在提及残疾的句子上表现出强烈的负面偏见。我们公开释放其他人的位语法，以识别任何情绪分析工具中的潜在偏见，以及更新要用作其他社会阶段变量的测试。
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了解文本中表达的态度，也称为姿态检测，在旨在在线检测虚假信息的系统中起重要作用，无论是错误信息（无意的假）或虚假信息（故意错误地蔓延，恶意意图）。姿态检测已经以不同的方式在文献中框架，包括（a）作为事实检查，谣言检测和检测先前的事实检查的权利要求，或（b）作为其自己的任务的组件;在这里，我们看看两者。虽然已经进行了与其他相关任务的突出姿态检测，但诸如论证挖掘和情绪分析之类的其他相关任务，但没有调查姿态检测和错误和缺陷检测之间的关系。在这里，我们的目标是弥合这个差距。特别是，我们在焦点中审查和分析了该领域的现有工作，焦点中的错误和不忠实，然后我们讨论了汲取的经验教训和未来的挑战。
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社交媒体网络已成为人们生活的重要方面，它是其思想，观点和情感的平台。因此，自动化情绪分析（SA）对于以其他信息来源无法识别人们的感受至关重要。对这些感觉的分析揭示了各种应用，包括品牌评估，YouTube电影评论和医疗保健应用。随着社交媒体的不断发展，人们以不同形式发布大量信息，包括文本，照片，音频和视频。因此，传统的SA算法已变得有限，因为它们不考虑其他方式的表现力。通过包括来自各种物质来源的此类特征，这些多模式数据流提供了新的机会，以优化基于文本的SA之外的预期结果。我们的研究重点是多模式SA的最前沿领域，该领域研究了社交媒体网络上发布的视觉和文本数据。许多人更有可能利用这些信息在这些平台上表达自己。为了作为这个快速增长的领域的学者资源，我们介绍了文本和视觉SA的全面概述，包括数据预处理，功能提取技术，情感基准数据集以及适合每个字段的多重分类方法的疗效。我们还简要介绍了最常用的数据融合策略，并提供了有关Visual Textual SA的现有研究的摘要。最后，我们重点介绍了最重大的挑战，并调查了一些重要的情感应用程序。
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