EMNLPSep, 2020

Vapur：COVID-19 文献中相关蛋白质 - 化合物对的搜索引擎

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TL;DRVapur 是一个在线 COVID-19 搜索引擎，专门设计用于查找相关的蛋白质 - 化学配对，它采用面向关系的倒排索引，可检索和分组查询生物分子的研究，并由 BioNLP 管道自动创建倒排索引并集成在线用户界面。
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发现论文，激发创造
  • CO-Search：基于语义搜索、问答和摘要生成的 COVID-19 信息检索

    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

  • 基于异质网络的 COVID-19 药物再利用

    开发了一种基于深度学习的异质网络方法，通过与 HCoVs 相关的靶蛋白构建综合异质网络，以发现可用于 COVID-19 的潜在药物，并取得了较高的预测性能。

    Jul, 2021

  • 与 SARS-CoV-2 和 COVID-19 相关的生物医学自然语言处理的英语词典、金标准语料库和银标准语料库

    本文介绍了一种自然语言处理工具包，其包括疾病、病毒、症状、蛋白质 / 基因、细胞类型、化学和物种等字典，以及使用这些字典生成的标准语料库，可用于训练和评价 COVID-19 相关的 NLP 工具和文本挖掘。该工具包可以用于疫情相关的各种文本分析任务，并且已经被用于创建 COVID-19 知识图谱，研究 COVID-19 相关术语的可变性与演化以及开发和基准测试文本挖掘工具。

    Mar, 2020

  • COVID-19 文献知识图谱构建与药物再利用报告生成

    为了应对 COVID-19，我们开发了一个全新的综合性知识发现框架 COVID-KG，从科学文献中提取了细粒度的多媒体知识元素，并利用构建的多媒体知识图谱用于问答和报告生成，以药物再利用为案例研究。该框架还提供了详细的上下文句子，子图和知识子图作为证据。

    Jul, 2020

  • 用于鉴定 COVID-19 药物再利用机会的网络医学框架

    本文使用基于网络传播、网络邻近等人工智能算法对 6340 种药物进行评估，以便快速、可靠地筛选适合 SARS-CoV-2 感染的药物。结果表明，多模式方法比任何单一算法更好地预测了药物的有效性，并可为未来快速识别可重复用药提供方法学途径。

    Apr, 2020

  • 通过文献分析导航 COVID-19 研究领域：鸟瞰全局

    利用 NLP 技术（如命名实体识别和聚类算法）对 PubMed 数据库中的 LitCovid 文献进行分析，从中筛选出与 COVID-19 相关的生物实体、症状、并发症等，帮助人们快速了解 COVID-19 相关文献的主题和研究进展。

    Aug, 2020

  • 可视化 COVID-19 研究

    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

  • 利用文本挖掘技术进行 COVID-19 文献挖掘和检索

    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

  • COV19IR：COVID-19 领域文献信息检索

    本研究通过使用 Transformer 神经网络，在 CORD-19 数据集上解决了 COVID-19 文献检索和问答的挑战，并展示了其在一些实例上的有效性。

    Nov, 2022

  • 一种用于科学挑战和方向发现的搜索引擎

    本文介绍了一种新颖的从全文中提取和搜索科学挑战和方向的任务，以促进快速知识发现。我们构建并发布了一个专家注释的语料库，并使用我们的数据训练模型来识别 COVID-19 疫情相关的生物医学跨学科工作中的挑战和方向，从而构建了一个专用搜索引擎。我们的实验表明，我们的系统在协助知识发现方面优于流行的科学搜索引擎，并且我们的模型可以泛化到更广泛的生物医学领域和 AI 论文。

    Aug, 2021