自疫情发生以来，清华大学计算机系 AMiner 团队联合智谱 .AI 利用 AI+ 大数据，上线了一系列疫情相关产品，包括：新型冠状病毒疫情趋势预测；新型冠状病毒高关注度专家学者分析；新型冠状病毒肺炎学术成果时间线；新型冠状病毒肺炎疫情惠民惠企政策地图；新型冠状病毒肺炎疫情日报；新型冠状病毒 / 流感病毒知识集锦。
其中的「 疫情日报 」全面收录国内外主流媒体新冠疫情中文新闻报道，以新闻事件分析挖掘和搜索系统 NewsMiner 的语义分析核心功能为基础，自动挖掘每日新闻报道热点主题，抽取热点人物、地点和组织机构，并关联大规模百科知识图谱 XLORE 中的丰富知识，为用户提供全面深入的疫情事件报告。
数据来源覆盖环球网、人民网、网易健康、财新网肺炎疫情、医脉通、人民网疫情专栏、人民网特别关注、华商头条、正保医学教育网、新华健康、主要城市卫健委和疾控中心网站等主流媒体和网站的新冠疫情中文新闻报道。
功能说明：
1. 新冠疫情新闻事件流展示
系统对新冠病毒疫情新闻事件分析挖掘，根据时间进程实现了新冠疫情新闻事件流的展示，可以实现所有新闻事件的查阅，如图 1 中所示。
2. 热点人物、地点和组织机构关系展示
通过对事件内热点人物、地点和组织机构的抽取及相互之间的关系挖掘，实现了对新冠疫情新闻事件中热点人物、地点和组织机构关系展示，如图 2 中所示。
3. 背景关系图谱展示
将事件中热点人物、地点和组织机构与大规模百科知识图谱 XLORE 中的丰富知识关联，为用户提供全面深入的疫情事件报告，如图 3 中所示。
NewsMiner 新闻事件分析挖掘和搜索系统简介：
NewsMiner 系统拥有三大核心技术：在线即席分析、话题自动分析、数据可视化。自动挖掘每日分类热点事件滚动显示，并抽取事件中所有人物、地点和组织机构。排行榜将所有新闻搜索中的人物、地点、组织按热度进行智能排序，为各界搜索用户提供全面的新闻背景。新闻分类事件涵盖十大类新闻，包括娱乐、军事、教育、文化、健康、财经、体育、汽车、科技、社会。
每个分类展示搜索热度前 3 的新闻能更直观地显示各行业、各地区等热点走向。系统累积采集新闻文档超过 425 万篇，经过分析抽取出事件数量超过 150 万，包含实体 1200 余万个，链接背景知识 1600 余万条。