从全球大流行开始，有关新冠的研究数量急剧增加。为了帮助临床医生消化文献中的大量生物医学知识，来自哥伦比亚大学、布兰迪斯大学、DARPA 和加州大学的研究人员最近开发了一个名为 COVID-KG 的框架，能被用于「知识图」以解答有关药品用途等自然语言问题。COVID-KG 旨在通过阅读论文来构建包含节点和边的多媒体知识图来解决这一挑战。这些「节点表示」从论文的文本和图像中提取的实体和概念，而「边缘表示」则代表这些实体之间的关系。COVID-KG 能摄取包括基因、疾病、化学物质和生物在内的实体类型；机制、治疗方法和表达增加等关系；以及基因表达、转录和定位等事件。它还借鉴了为新冠相关研究量身定制的开放源数据集注释的实体，其中包括冠状病毒、病毒蛋白、进化、材料和免疫反应等实体类型。（VentureBeat）