新冠疫情新闻实体识别数据集_COVID_19_News_Entity_Recognition
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 命名实体识别, 文本挖掘, 医疗健康, 新闻分析, 自然语言处理, 数据标注, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自新闻媒体关于新冠疫情的文本数据，记录了文本中与疫情相关的命名实体。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个关于新冠疫情的静态语料库。
地理范围：数据可能涵盖全球范围的新闻报道，具体地域信息依赖于新闻来源。
数据维度：数据集包含文本内容和标注的命名实体，如疾病名称、药物名称、人员、地点、组织机构等。
数据格式：CSV 格式，文件名为 ner_covid_final_data_v3.csv，便于文本数据的读取和分析。
来源信息：数据集的来源为新闻媒体报道，经过人工或自动化方式进行实体标注。
该数据集适合用于命名实体识别、文本分类、信息抽取等自然语言处理任务。
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、新闻传播学等领域的学术研究，如疫情信息传播分析、疾病相关实体识别研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业、新闻媒体行业提供数据支持，特别是在信息检索、内容推荐、舆情监测等方面。
决策支持：支持政府部门和医疗机构对疫情的监测与分析，辅助制定相关政策。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解命名实体识别技术。
此数据集特别适合用于探索疫情相关文本的规律与趋势，帮助用户实现信息提取、知识发现等目标。
