COVID-19文献分析数据集CoV-LAD

COVID-19文献分析数据集CoV-LAD 数据来源：互联网公开数据 标签：COVID-19,文献分析,ML聚类,科研论文,病毒研究,SARS,MERS,SARS-CoV-2,健康科学 数据概述： 本数据集包含超过26,000篇关于COVID-19疾病及其相关病毒（包括SARS、MERS和SARS-CoV-2）的文献分析结果。数据集涵盖了论文的标题、作者、SHA标识符、摘要、正文文本、标签以及正文文本的单词计数等关键信息。该数据集基于Kaggle 2020 COVID-19 Challenge中的CORD-19研究挑战数据集进行分析，并使用KMeans聚类算法对相似文献进行了分组。 数据用途概述： 该数据集适用于COVID-19及相关病毒的研究分析，包括文献回顾、病毒传播机制研究、治疗方法探索等场景。研究人员可以利用此数据集进行文献分类和聚类分析，识别研究领域的热点和趋势；政策制定者可参考数据评估相关政策的有效性；教育机构和培训项目也可使用此数据集进行健康科学和病毒学的教学与培训。