新冠疫情下医学文献检索分析数据集COVID-19MedicalLiteratureRetrievalAnalysis-sourojit
数据来源：互联网公开数据
标签：医学文献, 新冠疫情, 文本检索, 语义分析, 聚类分析, 相似度计算, 疫情研究, 知识挖掘
数据概述：
该数据集包含来自学术论文的数据，记录了与新冠疫情相关的医学文献检索结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但内容与新冠疫情相关，可推断为疫情期间或之后产生的数据。
地理范围：数据来源未明确，但涉及全球范围内的疫情相关研究。
数据维度：数据集包括“Queries”（检索关键词），“Subtask mapping”（子任务映射），“Question form of queries”（查询的问句形式），“Clusters”（聚类结果），“cord_uid”（论文唯一标识符），“title”（论文标题），“abstract”（论文摘要），“similarity”（相似度），“cluster”（聚类编号），“total”（总数）。
数据格式：CSV格式，文件名为task3_results.csv，便于进行文本分析和数据挖掘。
来源信息：数据来源于医学文献检索系统，已进行初步处理，包括关键词提取、摘要分析、聚类等。
该数据集适合用于疫情相关的医学文献分析、信息检索、语义理解和知识发现等领域。
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：适用于医学信息学、自然语言处理、疫情研究等领域的学术研究，如疫情期间医学文献的检索策略分析、关键信息提取、论文聚类分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在医学文献管理、疾病防控、药物研发等方面。
决策支持：支持医疗机构和政府部门在疫情期间的决策制定，例如快速获取最新研究成果、评估疫情风险等。
教育和培训：作为医学信息学、数据科学等课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员深入理解医学文献分析。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情相关研究的发展趋势，评估不同检索策略的效果，并帮助用户构建知识图谱，从而更好地应对疫情。
