May, 2022

利用文本挖掘技术进行 COVID-19 文献挖掘和检索

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • COVID-19 相关论文的信息检索和提取工具

    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

  • COVID-19 文献的分类

    本研究分析了多个多标签文档分类模型在 LitCovid 数据集上的表现，发现在该数据集上微调过的预训练语言模型表现最佳，并探讨了其数据效率和可推广性，同时也提出了未来研究中需要解决的问题，数据和代码均在 GitHub 上可获取。

    Jun, 2020

  • 利用机器学习和自然语言处理方法来研究 COVID-19 研究的时间演变

    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

  • 新冠病毒知识图谱：案例研究

    使用知识图谱、机器学习和深度学习等工具，分析 COVID-19 相关的 PubMed 数据集和 CORD-19 数据集，发现专家、生物实体，预测相关疾病、药物候选者、基因突变和相关化合物，从而帮助生物医学研究人员应对 COVID-19 大流行。

    Jul, 2020

  • 探索 COVID-19 大流行期间研究主题的演变

    基于 CORD-19 文本摘要的 CORToViz 可视化工具，利用最新科技，通过聚类文章并提取主题的方法，提供快速可视化主题内容和趋势的交互式仪表盘，适用于任何文本文档语料库的数据准备和结果可视化。

    Oct, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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