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摘要 - 2020年世界上最重要的事件之一是冠状病毒爆发。社交网络上的用户发布了有关此事件的大量评论。这些评论包含有关公众对这一大流行的意见的重要隐藏信息。在这项研究中，使用自然语言处理和信息检索科学考虑并分析了大量相关的冠状病毒与推文。最初，推文的位置是使用通过地理名称地理数据库制备的词典确定的，该数据库包含诸如城市名称，街道和邮政代码等地点的详细信息和完整信息。然后，使用经济学条款制备的大型词典，提取相关的推文，并在基于罗伯塔语言的模型的帮助下分析与推文相对应的情感，该模型具有很高的准确性和良好的性能。最后，随着时间的推移，全世界和前十大经济体绘制了与经济及其情感得分相关的推文的频率图表。从对图表的分析中，我们了解到，发表经济推文的原因不仅是感染冠状病毒的人数的增加，而且在国家对国家施加了限制和锁定。这些限制的后果包括丧失数百万工作岗位和经济衰退。
分析Covid-19对...
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