COVID-19疫情下医学文献分析数据集MedicalLiteratureAnalysisDatasetDuringCOVID-19Pandemic-alexvargasvalderrama
数据来源：互联网公开数据
标签：COVID-19, 医学研究, 学术论文, 文本挖掘, 自然语言处理, 疫情影响, 影像学, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自学术期刊的医学论文数据，记录了COVID-19疫情期间的研究成果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2019年至2020年，反映了疫情爆发初期至中期医学研究的进展。
地理范围：数据集中的研究涵盖全球范围，涉及不同国家和地区的医学研究成果。
数据维度：数据集包括文章的索引、CORD UID、标题、DOI、摘要、发表时间、作者、期刊、PMCID、PubMed ID、PDF JSON 文件、更新后的发表时间、语言、清洗后的文本、unigram和bigram等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Selected_articles_clean_text_eng_duplicate_removed_01.csv，便于进行文本分析和统计分析。
数据来源：数据来源于学术期刊，经过清洗和去重处理，确保了数据的质量和可靠性。
该数据集适合用于医学研究、公共卫生研究和数据挖掘等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于COVID-19疫情对医学研究的影响分析，如研究不同研究方向的论文数量变化、高频关键词分析等。
行业应用：可以为医学期刊、科研机构和医疗行业提供数据支持，如论文发表趋势分析、研究热点追踪等。
决策支持：支持公共卫生部门和医疗机构的决策制定，如疫情期间的资源分配、医疗策略调整等。
教育和培训：作为医学、生物信息学和数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学研究的现状和趋势。
此数据集特别适合用于探索COVID-19疫情对医学研究的影响，帮助用户实现对疫情期间医学研究的深入分析和理解。
