CovidExplorer：基于多面AI的COVID-19信息搜索与可视化引擎
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2020-12-01 v1 计算与语言
社会与信息网络
摘要
全世界都陷入了与COVID-19大流行的斗争，导致研究实验、政府政策和社交媒体讨论的显著增加。多模态信息访问和数据可视化平台可以在支持旨在理解和开发大流行预防措施的研究中发挥关键作用。在本文中，我们提出了一个基于多面AI的搜索与可视化引擎CovidExplorer。我们的系统旨在帮助研究人员了解当前最先进的COVID-19研究，识别与其领域相关的研究文章，并可视化COVID-19病例的实时趋势和统计。与其他现有系统相比，CovidExplorer还引入了印度特定的社交媒体主题讨论，以研究COVID-19的不同方面。系统、演示视频和数据集可在 http://covidexplorer.in 获取。
引用
@article{arxiv.2011.14618,
title = {CovidExplorer: A Multi-faceted AI-based Search and Visualization Engine for COVID-19 Information},
author = {Heer Ambavi and Kavita Vaishnaw and Udit Vyas and Abhisht Tiwari and Mayank Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.14618},
year = {2020}
}
备注
4 pages, 7 figures, The associated system can be accessed at http://covidexplorer.in, To be published in the Proceedings of the 29th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM '20) (October 19-23, 2020)(Virtual Event, Ireland)