Jan, 2024

COVID-19 相关论文的信息检索和提取工具

PDF
TL;DR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。
covid-19information retrievalextractionlatent dirichlet allocationtopic modeling
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 使用 Spark NLP 优化 COVID-19 研究的临床文档理解

    该研究构建了一个临床文本挖掘系统，利用命名实体识别和深度学习模型优化了现有技术，能够从 COVID-19 研究数据集中提取潜在趋势和洞见，支持分布式集群计算以及新增实体类型或人类语言训练模型无需编程。

    Dec, 2020