cord19q

cord19q：COVID-19 开放研究数据集 (CORD-19) 分析

该存储库是 2020 年 CORD-19 挑战赛完成工作的档案。如果您想以编程方式处理医学文献，请参阅 paperai

COVID-19 开放研究数据集 (CORD-19) 是一个免费的学术文章资源，由领先研究小组联盟汇总，涵盖 COVID-19 和冠状病毒家族。该数据集可以在 Semantic Sc​​holar 和 Kaggle 上找到。

cord19q 项目在 CORD-19 数据集上构建索引，以协助分析和数据发现。我们探讨了一系列与 COVID-19 相关的研究主题，以确定相关文章并帮助找到关键科学问题的答案。

任务

Kaggle CORD-19 挑战任务的完整列表可以在此笔记本中找到。这个笔记本和相应的报告笔记本赢了？ 7个奖项？在 Kaggle CORD-19 挑战赛中。

最新的任务也存储在 cord19q 存储库中。

安装

cord19q 可以使用 pip 直接从 GitHub 安装。建议使用 Python 虚拟环境。

 pip install git+https://github.com/neuml/cord19q

支持Python 3.6+

建立模型

cord19q 依赖 paperetl 解析 CORD-19 数据集并将其加载到 SQLite 数据库中。然后使用 paperai 对 CORD-19 数据集运行人工智能驱动的文献综述，以获取查询任务列表。

以下链接展示了如何解析、加载和索引 CORD-19。

• 建立CORD-19文章数据库
• 构建 CORD-19 索引

模型将存储在 ~/.cord19 中

建立报告文件

报告文件只是从查询列表创建的降价文件。一个例子：

 python -m paperai.report tasks/risk-factors.yml

完成后，将创建一个名为tasks/risk-factors.md 的文件。

运行查询

运行查询的最快方法是启动 paperai shell

 paperai

将会出现提示。可以直接在控制台中输入查询。