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使用Vader和Bert
摘要：在围绕Omicron疫苗接种的迅速发展的讨论中，该研究利用Twitter的数据，重点关注美国，从2022年3月至2023年3月。利用SNScrape Python库的功能，整理了一条全面的推文数据集，并随后受到严格的情感分析技术。采用了两种主要方法论：Valence Aware Away词典和情感推理器（Vader）和来自变形金刚（BERT）模型的双向编码器表示。数据进行了预处理，其中包括删除URL，HTML标签，提及和停止单词。使用Vader最初标记了这些推文，形成了用于训练BERT模型的基础层。遵循令牌化，数据批处理和模型构建后，对BERT模型进行了训练并随后评估。结果在研究期间与Omicron疫苗相关的讨论中照亮了情绪的多方面景观。此外，确定了可辨别的关系，突出了整个Omicron时期与疫苗相关的Twitter对话中的情感通量。这项研究在大流行的关键时期提供了对公共情绪的宝贵见解，并强调了当代自然语言处理工具在衡量公众舆论中的潜力。
自然危机期间情感分析的混合自然语言处理模型
摘要：本文介绍了一种新颖的自然语言处理（NLP）模型，作为一种原始的情感分析方法，重点是理解重大灾难或冲突期间的情绪反应。该模型是专门针对克罗地亚人创建的，是基于umigrams的，但可以与任何支持N-gram模型并扩展到多个单词序列的语言一起使用。提出的模型生成的情感分数与离散和维情感模型，可靠性指标以及使用情感数据集的单个单词分数相符，扩展了ENEW和NRC WordMotion Association Lexicon。情感分析模型结合了不同的方法，包括基于词典的机器学习和混合方法。预处理的过程包括翻译，诱饵和数据改进，使用自动翻译服务以及南斯拉夫语言的clarin知识中心（ClassLA）库，并特别强调了变节标记校正和代币化。在最近影响克罗地亚的三个主要自然危机上对提出的模型进行了实验评估。该研究的发现表明，在Covid-19大流行期间，情绪维度发生了显着转变，尤其是降低的价，唤醒和优势，这与两个月的恢复期相对应。此外，2020年克罗地亚地震引起了各种各样的负面离散情绪，包括愤怒，恐惧和悲伤，休养时期的时间比COVID-19。这项研究代表了情感分析的进步，尤其是在语言特定的环境中，并提供了对主要社会事件形成的情感景观的见解。
医生对结肠镜检查中人工智能 (AI) 的看法：一项针对美国胃肠病学家的调查
背景和研究目的 早期研究表明，人工智能 (AI) 有可能提高胃肠病学家在内窥镜检查期间的表现。我们的目标是确定胃肠病学家如何看待 AI 在胃肠内窥镜检查中的潜在作用。 方法 在这项横断面研究中，向美国胃肠病学家发送了一份在线调查。调查问题包括医生的培训水平、经验和实践特征以及医生对 AI 的看法。描述性统计数据用于总结对 AI 的看法。单变量和多变量分析用于评估医生的背景信息是否与他们的情绪相关。 结果 调查问卷通过电子邮件发送给全国 330 名胃肠病学家。2018 年 12 月至 2019 年 1 月期间，124 名医生（38%）完成了调查。86% 的医生表示对 AI 辅助结肠镜检查感兴趣；84.7% 的人同意计算机辅助息肉检测 (CADe) 将改善他们的内窥镜检查表现。在受访者中，57.2 % 的人愿意使用计算机辅助诊断 (CADx) 来支持增生性息肉的“确诊即走”策略。多变量分析表明，研究员职位后经验不足 15 年是决定医生是否相信 CADe 会切除更多息肉的最重要因素（风险比 = 5.09；P = .01）。关于实施 AI 最常见的担忧是成本（75.2 %）、操作员依赖性（62.8 %）和手术时间增加（60.3 %）。结论胃肠病学家对将 AI 应用于结肠镜检查有着浓厚的兴趣，尤其是对于使用 CADe 检测息肉。主要担忧是其成本、可能增加手术时间以及可能产生操作员依赖性。AI 的未来发展应优先考虑缓解这些担忧。
全球电子制造供应链 IPC 当前情绪 2024 年 12 月 - 只读
连续第四个月上涨，表明持续萎缩。在四个需求分项中，只有积压订单指数上涨，但也处于萎缩区域。新订单指数连续第四个月处于萎缩区域。出货指数和产能利用率指数均保持正值，但较上月有所下降。> 成本压力挑战运营
全球电子制造供应链的当前情绪IPC 2024年8月 - 只读
能力利用率转移到扩展和订单情绪的增强。具体来说，新订单指数和积压指数都攀升了3分，而发货指数提高了2分。容量利用指数的显着上升5分，达到104。
全球电子制造供应链的当前情感IPC 2024年10月 - 仅阅读
积压指数已经在收缩中，在一年内又下降了2点至最低水平。容量利用率属于收缩领域，而新订单指数连续第二个月仍在那里。发货指数从上个月的历史最低点上升，弹回了扩展领域。
全球电子制造供应链 IPC 当前情绪 2025 年 1 月 - 只读
连续四个月低于这一水平后，需求扩张终于恢复。在四个需求分项中，积压订单指数仍低于 100，是过去一个月唯一没有变化的分项。新订单指数上升 4 点至 102，小幅进入扩张区间。同样，出货指数也上升了 4 点，反映出货量指标的广泛改善。> 成本压力继续挑战运营
经济增长和通胀对经济情绪和家庭消费影响的实证证据
摘要：相互关联的全球市场和消费行为的动态最近发生了很大变化。该研究以欧盟 28 个国家为样本，考察了 2019 年 12 月至 2020 年 10 月期间经济增长和通货膨胀对经济情绪和家庭消费的影响程度。通过面板广义矩法和面板最小二乘法（具有横截面权重、时间固定效应）估计的结果表明，经济增长和通货膨胀的代理因素对经济情绪和家庭消费有显著影响。此外，就经济情绪而言，通货膨胀的负面影响远大于经济增长的正面影响。家庭消费的情况则相反。该研究对公共当局、公司和个人消费者在困难时期可以采取的刺激国民经济的策略提出了政策建议。
复制，步行并停止语法：一个有效的方面情感分类的神经网络模型
方面级别的情感分类（ALSC）旨在预测句子中发生的特定方面术语的情感极性。此任务需要通过汇总有关该方面术语的相关上下文特征来学习表示形式。现有的方法不能充分利用句子的句法结构，因此很难区分源头中多个方面的不同情感。我们感知到先前方法的局限性，并提出了一个关于在句法结构的帮助下发现至关重要的上下文中的假设。为此，我们提出了一个名为Repwalk的神经网络模型，该模型在语法图上执行复制的随机步行，以有效地关注信息性上下文单词。em-pirical研究表明，我们的模型在大多数基准数据集上的最新模型都优于ALSC任务。结果表明，我们合并语法结构的方法丰富了分类的表示。
在定量旅游经济分析中，元式，无牙的代币和情感分析的潜在整合
摘要：随着元评估的出现，各国为创建旅游机会的数字努力引起了利用数字内容的可能性，这些数字内容与物理旅游经验一起可以产生进一步的收入并提高国家的声誉。不可杀死的代币（NFTS）是区块链技术的独特应用，在包括旅游在内的多个领域提供了一种启示技术。因此，本研究旨在探索克罗地亚和斯洛文尼亚的官方旅游网站，并分析当前的NFT在旅游经济学中的应用。该方法论明确关注情感分析，区块链和机器学习。该论文介绍了目前已经制定的各种应用程序，包括斯洛文尼亚的“我感觉NFT”项目。研究表明，在旅游经济中使用NFT和情感分析的主要收益是促进和呈现主要旅游目的地，展览，艺术品以及公司在代币，数字内容和纪念品中的产品。在旅游经济中采用情感分析和NFTS仍向实施公共定量数据指标的建议开放。因此，这项研究的科学贡献在运营建议和定义指标方面至关重要，以衡量这些方法论及其在旅游经济中的有效性。最重要的是，实际的贡献在于监视游客的流动，并突出他们随着时间的推移的增加以及时间序列旅游研究中新技术的重要意义。