{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期-部件”：[[2024,6,16]]，“日期-时间”：“2024-06-16T13:16:30Z”，“时间戳”：1718543790457}，“参考-计数”：83，“发布者”：“PeerJ”，“许可证”：[{“开始”：{-date-parts”：[2023,3,10]]，《日期-时间》：“2023-03-10T00:00:00 Z“，”timestamp“：167840640000}，”content-version“：“unspecified”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/”}]，“content-domain”：{“domain”:[]，“crossmark-restriction”：false}，“short-container-title”：[]，“abstract”：“新冠肺炎疫情的爆发也引发了社交媒体平台上与该疾病相关的新闻、指示和预防措施的海啸。尽管社交媒体给予了大量支持，但大量虚假宣传和阴谋也在传播。人们还在社交媒体上对新冠肺炎疫苗接种作出反应，并表达了他们的观点、看法和观念。本研究旨在探讨公众对新冠肺炎疫苗接种的意见动态，以帮助管理当局制定政策，提高疫苗接种的接受度。为此，提出了一个框架来对新冠肺炎疫苗相关推文进行情绪分析。利用随机森林、梯度提升机、额外树分类器、逻辑回归、Naefve Bayes、随机梯度下降、多层感知器、，卷积神经网络（CNN）、来自变换器的双向编码器表示（BERT）、长短期记忆（LSTM）和递归神经网络（RNN）。结果表明，ETC的准确率高于BoW，达到92%，是对新冠肺炎相关推文进行情绪分析的最合适方法。舆论动态表明，随着时间的推移，支持接种疫苗的情绪有所增加<\/jats:p>“，”DOI“：”10.7717\/peerj-cs.1190“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2023,3,10]]，”date-time“：”2023-03-10T10:06:48Z“，”timestamp“：16784428080000}，”page“：“e1190”，“source”：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：7，“title”：[“使用不同特征工程技术对新冠肺炎疫苗接种推文进行时间分析和意见动态“]，”前缀“：“10.7717”，“卷”：“9”，“作者”：[{“给定”：“Shoaib”，“家庭”：“Ahmed”，“序列”：“第一”，“从属关系”：[}“名称”：“巴基斯坦巴哈瓦尔布尔伊斯兰大学计算机科学与信息技术系“}]}，{“given”：“Dost Muhammad”，“family”：“Khan”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“巴基斯坦巴哈瓦尔布尔伊斯兰堡大学计算机科学和信息技术系”}]}，}“ORCID”：http:\/\/orcid.org\/00000-0002-2611-3738“，”authenticated-orcid“：true，”given“：”Saima“，”family“：”Sadiq“，”sequence“：”additional“，”affiliation“：[{”name“：”巴基斯坦拉希姆·亚尔·汗Khwaja 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