新冠疫情相关科研论文摘要与关键词数据集_COVID_19_Scientific_Paper_Abstracts_and_Keywords
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 科学研究, 论文摘要, 关键词提取, 自然语言处理, 文本分析, 机器学习, 疫情研究
数据概述：
该数据集包含来自学术研究的数据，记录了与新冠病毒（COVID-19）相关的科研论文的摘要、关键词等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但主要内容与新冠疫情相关，推测涵盖疫情爆发至今的研究成果。
地理范围：数据涵盖全球范围内的科研论文，反映了全球对新冠疫情的研究进展。
数据维度：数据集包含论文标题（title）、文件名（file_name）、论文唯一标识符（cord_uid）以及论文摘要和关键词等信息（具体摘要和关键词信息需结合其他文件）。
数据格式：数据主要以多种格式提供，包括.mm（矩阵市场格式）、.dict、.model、.npy、.pkl、.csv等，其中paper_filenames.csv文件包含了论文标题、文件名和唯一标识符等元数据，方便论文检索和分析。
来源信息：数据来源于CORD-19研究挑战赛，该数据集整合了来自多个来源的关于COVID-19的研究论文，旨在促进对疫情的深入研究。已进行初步的数据整理和结构化处理。
该数据集适合用于新冠疫情相关研究、文本挖掘、自然语言处理等领域的研究和应用。
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：适用于疫情相关的学术研究，如疫情传播分析、病毒特性研究、疫苗研发进展分析、药物疗效评估等，以及在自然语言处理领域中的文本摘要生成、关键词提取、情感分析等研究。
行业应用：可以为医疗健康行业、科研机构、政策制定部门提供数据支持，用于疫情趋势预测、医疗资源分配优化、科研成果评估等。
决策支持：支持政府部门、医疗机构等制定应对疫情的策略，优化资源配置，提升公共卫生安全水平。
教育和培训：作为医学、公共卫生、生物信息学、自然语言处理等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解新冠疫情相关的研究进展，并进行实践操作。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情相关的科研趋势、发现研究热点、评估研究进展，并帮助用户构建文本分析模型、预测疫情发展趋势。
