【摘 要】
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社交媒体的快速增长使人们能够通过分享他们的情绪以及他们对任何特定主题的意见或评论的形式进行交流。因此,这导致了大量非结构化数据的生成。商业组织需要处理和分析这些数据,通过更深入地了解用户情绪来支持他们的决策。此外,客户在购买产品或使用服务之前首先阅读意见和评论。由于各种基于互联网的应用程序和网站的繁荣,监测和分析意见和情绪并手动从中提取有价值的信息是一项具有挑战性的任务。因此,需要自动情绪分析或意
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社交媒体的快速增长使人们能够通过分享他们的情绪以及他们对任何特定主题的意见或评论的形式进行交流。因此,这导致了大量非结构化数据的生成。商业组织需要处理和分析这些数据,通过更深入地了解用户情绪来支持他们的决策。此外,客户在购买产品或使用服务之前首先阅读意见和评论。由于各种基于互联网的应用程序和网站的繁荣,监测和分析意见和情绪并手动从中提取有价值的信息是一项具有挑战性的任务。因此,需要自动情绪分析或意见挖掘系统来克服这个问题。已经提出了几种基于机器学习和自然语言处理的方法来分析这些情绪。然而,最近基于深度学习的方法在情感分析领域显示出显着的结果和更高的性能。目前,我们都在经历COVID-19大流行的前所未有的时期。我们研究的主要目的是使用机器学习（ML）模型理解和分析twitter文本数据中公众对COVID-19的情绪。拟议的研究可以对不同的实体有所帮助。例如,政府可以利用这些信息来研究公众对COVID-19的看法,解决与缺乏食物、恐慌症等有关的问题。此外,不同的商业组织可以通过分析人们在文本推文中表达的情绪来增加利润,因为其中一条推文抱怨口罩和卫生纸短缺。在本研究中,除了使用深度学习模型卷积神经网络（CNN）外,还使用Logistic回归,Na?ve Bayes,决策树,随机森林和K-Nearest Neighbor（KNN）五种机器学习算法分析了COVID-19相关推文的情绪。通过比较本研究中使用的模型的结果,结果表明CNN的表现明显优于本工作中使用的所有传统机器学习算法。CNN模型在情感分析方面表现出色,准确率为92.65%。这项研究还表明,携带中性,积极和消极情绪的推文数量分别为106248推文,82345推文和37780推文。可以注意到,对COVID-19持中立态度的人数是其他人中最高的。
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本此课题需要实现高压大功率脉冲电源对载荷快速、连续、准确、稳定的供电,研究方法上主要以研究内容为轴心,以课题拟完成的核心目标为导向,明确课题所涉及的关键技术和研究难点,梳理控制、硬件和系统架构三者之间的关联机理,重点聚焦目标的可行性和可操作性,统筹考虑理论创新和技术创新。因此,本文的主要研究内容为:阅读现有文献,总结分析前人的相关研究,剖析现有技术缺点和研究瓶颈,找到优化方案;搭建高可信仿真模型分
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