新冠疫情文献摘要文本分析数据集COVID-19LiteratureAbstractTextAnalysis-hazoom

数据来源：互联网公开数据

标签：新冠病毒, 疫情分析, 文本摘要, 论文分析, 自然语言处理, 文本挖掘, 机器学习, 生物医学

数据概述：该数据集包含来自预印本平台和期刊的与COVID-19（新冠病毒）相关的研究论文摘要文本。主要特征如下：时间跨度：数据涵盖了从2020年开始的COVID-19疫情爆发初期至相关研究发表的时间范围。地理范围：数据主要关注全球范围内关于COVID-19的研究，数据来源多样，涵盖了不同国家和地区的研究成果。数据维度：数据集包含多个字段，包括paper_id（论文ID）, cord_uid（CORD-19数据集ID）, source（来源平台）, publish_time（发表时间）, url（论文链接）, title（论文标题）, authors（作者）, section（文章节）, sentence（原始句子）, cleaned_sentence（清洗后的句子）。其中，cleaned_sentence字段提供了经过预处理的文本数据，方便进行分析。数据格式：数据以CSV格式提供，包含三个文件：sentences_with_metadata.csv、sentences_with_metadata_blingfire.csv和sentences_with_metadata_no_phrases_blingfire.csv，分别代表不同处理方式的文本数据。来源信息：数据来源于学术论文预印本平台（如medRxiv）和已发表的期刊论文，数据已进行清洗和预处理，包括去除噪声和标准化处理。该数据集适合用于生物医学研究、自然语言处理和文本挖掘等领域。

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：适用于生物医学和公共卫生领域的学术研究，例如疫情发展趋势分析、疾病传播模式研究、药物疗效评估等。行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在药物研发、疾病诊断、医疗决策等方面。决策支持：支持公共卫生部门的疫情监控、风险评估和防控策略制定。教育和培训：作为生物医学、自然语言处理、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本挖掘和数据分析在疫情研究中的应用。此数据集特别适合用于探索COVID-19相关研究的文本特征，分析不同研究主题的关联性，以及预测疫情发展趋势，帮助用户实现对疫情更深入的理解和更有效的应对。