介绍了 Covidex 搜索引擎的使用，该搜索引擎利用最新的神经排名模型提供 COVID-19 Open Research Dataset 的信息访问，并针对全球大流行病开发了技术的三个组成部分，其中包括成熟的融合方法和可独立应用的神经排名模型。

Jul, 2020

提供 COVID-19 专用的神经网络搜索引擎 AWS CORD-19 Search (ACS)，该引擎结合多种机器学习系统，如文档排名、问题回答和主题分类等能力，以自然语言为基础提供可靠的搜索结果。我们对该系统进行了数量和质量方面的验证，结果表明 ACS 是最优的 COVID-19 搜索平台之一。

Jul, 2020

本文介绍了 CO-Search，这是一款检索 - 排序语义搜索引擎，设计用于处理 COVID-19 相关文献，包括使用 Siamese-BERT 编码器、BM25 矢量化器和多跳问答模块等，以高效地帮助寻找科学答案，并在多项指标上获得了最佳表现。

Jun, 2020

本研究通过多种数据源建立了多个机器学习模型对当前 COVID-19 研究场景进行了表征，包括识别潜在主题、分析出版物相似性和情感。结果表明 PubMed 和 ArXiv 中的研究类型存在显著区别，前者在 COVID-19 相关问题的多样性方面具有更大的多样性，后者则更关注预测 / 诊断 COVID-19 的智能系统 / 工具。研究团队对高危人群和并发症患者的特别关注也得到了证实。

Jul, 2020

构建一个问题回答数据集，用於评估基於 COVID-19 相关主题的各种基线模型的转移能力和效果。該数据集包括 124 个问题 - 文章对，但不足以进行监督的机器学习。

Apr, 2020

本文提供了一种结合大型数据建模、信息制图和趋势分析的新型自动化主题可视化方法，用于快速发现 COVID-19 疫情下的主题和研究资源，结果显示了有关社交隔离、医疗话题、病毒在不同地区的演变轨迹等信息，同时也表明了迫切需要快速自动化地进行大规模数据的搜索和浏览。

May, 2020

本研究的主要目标是开发一种工具，将信息检索和提取技术应用于 COVID-19 开放研究数据集（CORD-19），为研究人员提供更好的 COVID-19 相关论文搜索工具，帮助他们找到参考论文并突出显示文本中的相关实体。

Jan, 2024

使用 NLP 技术，如词袋、平均词向量、平均 BERT 基础模型和 Tf-Idf 加权词向量模型，结合余弦相似度算法，在 CORD-19 数据集中找出与 COVID-19 主题有关的研究文献。

May, 2022

探讨如何为新疾病的大流行提供可靠的信息支持，实现新的信息检索，采用不同的排名算法，并提出了神经检索方法，并在 TREC COVID 搜索中证明其有效性。

Jul, 2020

该研究介绍了 COVID-Net CT-2，一种增强的神经网络，可通过胸部 CT 图像从数量和多样性最大的跨国患者病例进行培训，以便于实现 COVID-19 的诊断。 COVID-Net CT-2 表现良好，是计算机辅助 COVID-19 评估的有效工具。

Jan, 2021