基于深度学习的 COVID-19 Twitter 主题建模：Alpha、Delta 与 Omicron
机器学习
2023-03-02 v1 计算与语言
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摘要
利用创新深度学习方法进行主题建模已在包括 COVID-19 在内的广泛应用中受到关注。主题建模可提供心理、社会与文化见解，以理解如 COVID-19 大流行等极端事件中的人类行为。本文中，我们采用著名的基于深度学习的语言模型进行 COVID-19 主题建模，并考虑从 Alpha 出现到 Omicron 变体的数据。我们应用主题建模基于来自印度的 Twitter 数据集审视第一、第二和第三波中的公众行为。我们的结果表明，后续波次提取的主题存在某些重叠主题，如治理、疫苗接种与大流行管理，而 COVID-19 大流行期间政治、社会与经济形势中出现了新问题。我们还发现主要主题与相应时期流行新闻媒介在定性上强相关。因此，我们的框架有潜力捕获 COVID-19 大流行不同阶段出现的主要问题，并可扩展至其他国家和地区。
引用
@article{arxiv.2303.00135,
title = {Deep learning for COVID-19 topic modelling via Twitter: Alpha, Delta and Omicron},
author = {Janhavi Lande and Arti Pillay and Rohitash Chandra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.00135},
year = {2023}
}