AWS CORD-19 Search：一个面向 COVID-19 文献的神经搜索引擎
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2020-10-08 v3
摘要
世界卫生组织已宣布冠状病毒病（COVID-19）为大流行，每日报告数千病例。大量科学文章正发表于该疾病之上，这提升了对能够以可靠方式组织并查询它们的服务的需求。为支持这一事业，我们提出 AWS CORD-19 Search（ACS），一个公开的、COVID-19 专用的神经搜索引擎，由若干机器学习系统驱动以支持基于自然语言的搜索。ACS 具备文档排序、段落排序、问答和主题分类等能力，为 COVID-19 研究人员与政策制定者在其搜索与发现高优先级科学问题答案的过程中提供可扩展的解决方案。我们针对其他领先的 COVID-19 搜索平台对该系统进行了定量评估与定性分析。ACS 在这些系统中表现最佳，产出了高质量结果，我们在本工作中通过相关示例予以详述。
引用
@article{arxiv.2007.09186,
title = {AWS CORD-19 Search: A Neural Search Engine for COVID-19 Literature},
author = {Parminder Bhatia and Lan Liu and Kristjan Arumae and Nima Pourdamghani and Suyog Deshpande and Ben Snively and Mona Mona and Colby Wise and George Price and Shyam Ramaswamy and Xiaofei Ma and Ramesh Nallapati and Zhiheng Huang and Bing Xiang and Taha Kass-Hout},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.09186},
year = {2020}
}