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美國發(fā)布最全冠狀病毒論文數(shù)據庫,可助科研人員快速梳理文獻

時間:2020-03-18來1源:澎湃新聞 作者:佚名

現(xiàn)在,只要登錄一個網站,你就可以獲取超過24000份關于冠狀病毒的研究文獻。這對于正在研究新冠病毒的科學家來說,是一個省事又省力的好工具。

當?shù)貢r間3月16日,美國多家研究組織人員聯(lián)合發(fā)布了關于冠狀病毒的開放研究數(shù)據庫,該數(shù)據庫的論文來自同行評審期刊,非同行評審的預印本論文網站bioRxiv和medRxiv等。目前,這個數(shù)據庫涵蓋了SARS-CoV-2(新冠病毒),Covid-19(該疾病的科學名稱)和冠狀病毒組等多方面內容。也就是說,這個數(shù)據庫幾乎包含了與新冠病毒相關的最全科學文獻。同時,這個數(shù)據集還能實時更新,發(fā)布更多的研究論文。

據了解,該數(shù)據庫是在美國白宮科學技術政策辦公室(OSTP)的要求下,通過三個組織之間協(xié)作而完成的。其中,美國國立衛(wèi)生研究院的國立醫(yī)學圖書館(NLM)提供了對現(xiàn)有科學出版物的訪問權限;微軟則利用其文獻策劃算法來幫助查找相關論文;非營利組織艾倫人工智能研究所(AI2)提供了可將研究論文從網頁轉換為PDF格式的算法處理能力。目前,該數(shù)據庫可以在AI2的Semantic Scholar網站上找到。

Semantic scholar跟谷歌學術搜索功能類似。它是AI2結合了自然語言處理和計算機視覺的新學術搜索引擎。但相比谷歌學術搜索,Semantic Scholar更加精確,簡潔明了,它的搜索結果會顯示關鍵信息,例如作者,方法,數(shù)據和引文,使科學家可以更輕松地快速評估每篇論文。

值得一提的是,AI2還使用ELMo和BERT等最新的自然語言模型來描述論文之間的相似性。同時,該數(shù)據庫還有一項新功能,可以幫助研究人員,根據自己的興趣創(chuàng)建個性化的研究摘要。

對于科學家來說,他們正在爭分奪秒地研究新冠病毒,以期找到阻止其傳播的方法和治療方法。有了這個數(shù)據庫后,所有研究文獻將集合在一處,可以讓研究人員利用自然語言處理算法更輕松地挖掘文獻資料。 OSTP也公開呼吁人工智能的研究人員開發(fā)用于文本和數(shù)據挖掘的新技術,稱這將幫助醫(yī)學界更快地梳理大量的研究信息。

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