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BERTweet是首个专为英语推文预训练的公共语言模型，基于RoBERTa预训练程序，使用850M条推文数据进行训练，包含普通推文和疫情相关推文。BERTweet提供多种预训练模型，能够无缝集成于transformers和fairseq框架，支持情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务，为研究和应用提供有力支持。

由南非比勒陀利亚大学研究团队维护的开源项目,整合了南非COVID-19疫情相关数据。包括各省确诊、康复、死亡和检测数据,以及疫苗接种信息。提供数据可视化仪表板和分析工具,供研究人员和开发者进行疫情研究与应用开发。

disease.sh是一个开源API，提供全球多种病毒的详细统计数据，包括COVID-19全球概览、特定地区流动性数据和流感疫情信息。API还整合了部分国家的官方数据。项目由4个国家的核心团队维护，欢迎社区贡献。用户可通过官网订阅获取最新资讯。

BERTweet是首个面向英语推文的大规模预训练模型，基于RoBERTa程序开发，语料库包含2012至2019年间的8.45亿条推文及500万条涉及COVID-19的推文。在任务性能上，BERTweet在词性标注、命名实体识别、情感分析以及讽刺检测等方面表现出色，是分析推文内容的有效工具。