Oct, 2023

探索 COVID-19 大流行期间研究主题的演变

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • CORD-19：COVID-19 开放研究数据集

    该研究介绍了 COVID-19 开放研究数据集（CORD-19）的构建、使用和相关挑战，旨在帮助计算机界、医学专家和政策制定者共同探索 COVID-19 的有效治疗和管理政策。

    Apr, 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • COVID-19 对科研产出传播影响的科学计量分析

    该研究对全球和意大利的科研产出进行了广泛的科学计量分析，发现美国和中国是最活跃的国家，在疫情期间，医学 - 生物领域的文献生产增长最快，并探索了期刊主题和影响因子，文章类型和研究领域对引用的影响。

    Jun, 2023

  • 生物医学文献的多标签分类: BioCreative VII LitCovid 赛道 COVID-19 文献主题注释概述

    该研究报告主要讨论了如何利用生物医学文本挖掘方法自动分配主题标签以便更好地理解和利用 LitCovid 数据库中的 COVID-19 相关文章，以促进疫苗和药物的研发。

    Apr, 2022

  • 一个用于开放科学研究的大规模 COVID-19 推特聊天数据集 -- 一个国际合作项目

    本文介绍了一份包含 1 月 1 日至 4 月 4 日之间各地 152 万条与 COVID-19 有关的推文的数据集，为研究社交动态、情感反应等提供支持。

    Apr, 2020