冠状病毒大流行的严重程度需要有效的行政决定。在印度超过4万人的人屈服于Covid-19,拥有超过3亿卢比的确认案例,仍然计数。合理的第三波的威胁继续困扰数百万。在这种不断变化的病毒动态中,预测性建模方法可以用作整体工具。大流行进一步引发了一个前所未有的社交媒体使用。本文旨在提出一种利用社交媒体,特别推特的方法来预测与Covid-19案件相关的即将发生的情景。在这项研究中,我们寻求了解Covid-19相关推文的潮流如何表明案件的增加。这种前瞻性分析可用于帮助管理员及时资源分配,以减少损坏的严重程度。使用Word Embeddings来捕获推文的语义含义,我们识别大量尺寸(SDS).Or方法,预测患情况的上升时间为15天,30天,R2分别为0.80和0.62。最后,我们解释了SDS的主题效用。
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