更多
通知
医学文献 >>
  • 检索发现
  • 增强检索
知识库 >>
  • 临床诊疗知识库
  • 中医药知识库
评价分析 >>
  • 机构
  • 作者
默认
×
更多
在国内外文献保障系统中检索
高级检索 检索偏好
热搜词：
换一批
  • 二次检索
  • 检索历史
论文 期刊
取消
高级检索

检索历史 清除

首页> Applied soft computing> Deep learning modeling of public's sentiments towards temporal evolution of COVID-19 transmission.

Deep learning modeling of public's sentiments towards temporal evolution of COVID-19 transmission.

导出 OA
翻译 打印 收藏 分享
  • 新浪微博
  • 微信
  • QQ空间
  • 豆瓣
 纠错
广告
第一作者： Ying,Wang
第一单位： School of Civil and Environmental Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798, Singapore.
作者： Ying,Wang [1] ; Alvin Wei Ze,Chew [2] ; Limao,Zhang [3]
作者单位： School of Civil and Environmental Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798, Singapore. [1] Bentley Systems Research Office, 1 Harbourfront Pl, HarbourFront Tower One, Singapore 098633, Singapore. [2] School of Civil and Hydraulic Engineering, Huazhong University of Science and Technology, 1037 Luoyu Road, Hongshan District, Wuhan, Hubei 430074, China. [3]
关键词 COVID-19 transmissionDeep learningGlobal sentiment evolutionNatural language processingText sentiment classificationTwitter data
DOI 10.1016/j.asoc.2022.109728
PMID 36281433
发布时间 2024-09-09
提交
  • 浏览0
Applied soft computing

Applied soft computing

2022年131卷

109728页

相似文献

  • 中文期刊
  • 外文期刊
  • 学位论文
  • 会议论文

加载中！

加载中！

加载中！

加载中！

  • 浏览0

相关期刊

加载中！

法律状态公告日 法律状态 法律状态信息

特别提示：本网站仅提供医学学术资源服务，不销售任何药品和器械，有关药品和器械的销售信息，请查阅其他网站。

  • 客服热线：4000-115-888 转3 (周一至周五：8:00至17:00)

  • |

  • 客服邮箱：yiyao@wanfangdata.com.cn

  • 违法和不良信息举报电话：4000-115-888，举报邮箱：problem@wanfangdata.com.cn，举报专区

官方微信
万方医学小程序
new医文AI 翻译 充值 订阅 收藏 移动端

官方微信

万方医学小程序

使用
帮助
Alternate Text
调查问卷