1.时间：2020年3月30日
2.机构或团队：昆士兰大学、广州医科大学、广州商学院
3. 事件概要：
medRxiv于3月30日发表了昆士兰大学等发表的论文“Understand Research Hotspots Surrounding COVID-19 and Other Coronavirus Infections Using Topic Modeling”。该研究旨在通过主题建模分析来评估涉及冠状病毒和COVID-19的出版物的特征。
利用隐狄利克雷分配模型，研究人员从语料库中研究出一个八主题模型。然后分析了话题之间的语义关系，并比较了COVID-19和其他冠状病毒感染之间的话题分布。总共出现了8个主题：临床特征、发病机制研究、治疗学研究、流行病学研究、病毒传播、疫苗研究、病毒诊断学和病毒基因组学。研究人员分析发现，目前COVID-19的研究更侧重于临床特征、流行病学研究和病毒传播等方面。相比之下，关于诊断学、治疗学、疫苗、基因组学和发病机制的主题仅占COVID-19所有出版物的不到10%甚至4%，远远低于其他冠状病毒感染的主题。这些结果确定了COVID-19领域的知识空白，并为今后的研究提供了方向。
*注，本文为预印本论文手稿，是未经同行评审的初步报告，其观点仅供科研同行交流，并不是结论性内容，请使用者谨慎使用。
4.附件：
原文链接：https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.26.20044164v1
