COVID-19实体数据集

COVID-19实体数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：COVID-19,实体识别,文本挖掘,机器学习,医学研究,数据科学,实体编码

数据概述：
本数据集基于COVID-19开放研究数据集（CORD-19），通过sciSpaCy工具对论文中的文本实体进行提取和编码，形成结构化的数据集。数据处理过程约需2小时，最终输出为Pandas DataFrame格式和svmlite格式文件，包含实体编号、tf-idf权重等关键信息，并附带词汇表以支持反编码。数据集涵盖约200,000篇COVID-19相关论文，内容涉及病毒传播、治疗方法、疫苗研发等多个领域。

数据用途概述：
该数据集适用于文本挖掘、实体分析、机器学习模型训练等场景。研究人员可通过实体编码技术进行医学实体分析，探究COVID-19相关主题的演变趋势；开发者可利用数据集评估实体编码在机器学习中的表现，探索其在医学研究和政策制定中的潜在价值。此外，数据集还可用于教育培训，帮助学习者掌握实体识别与编码技术的应用方法。