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WebMedQA在线医学问答数据集。

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简介：
由中国科技大学提供的该数据集，包含一篇名为“Applying deep matching networks to Chinese medical question answering”的研究论文以及相关的数据集文件。具体包括：PDF格式的“LICENSE.txt”、医学问答数据集“medQA.PNG”、测试文本文件“medQA.test.txt”、压缩包“WebMedQA_test_datasets.zip”、训练数据集“WebMedQA_train_datasets.zip”和验证数据集“WebMedQA_valid_datasets.zip”。

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  • WebMedQA在线医学问答数据集
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    WebMedQA是一个丰富的在线医学问答数据集，包含大量来自中国用户的疾病诊断和治疗相关问题，旨在促进医疗领域智能应用的发展。 本数据集由中国科技大学提供。相关文件包括：Applying deep matching networks to Chinese medical question answering a study and a dataset.pdf、LICENSE.txt、medQA.PNG、medQA.test.txt、WebMedQA_test_datasets.zip、WebMedQA_train_datasets.zip 和 WebMedQA_valid_datasets.zip。
     
  • 医学知识问答数据集.zip
    优质
    《医学知识问答数据集》包含了丰富多样的医学问题与答案，适用于研究和开发智能医疗辅助系统，促进精准医疗咨询。 中文医疗对话数据集包含六个文件夹： - **Andriatria_男科**：94596个问答对 - **IM_内科**：220606个问答对 - **OAGD_妇产科**：183751个问答对 - **Oncology_肿瘤科**：75553个问答对 - **Pediatric_儿科**：101602个问答对 - **Surgical_外科**：115991个问答对 总计有 792099个问答对。
     
  • 中文医学问答数据集cMedQA2
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    cMedQA2是一个专门针对中文环境设计的医学问答数据集，旨在促进医疗知识图谱和自然语言处理技术的发展与应用。 中文医学问答数据集包含超过10万条记录。数据包括两个主要文件：questions.csv 包含所有问题及其内容；answers.csv 包含这些问题的答案。此外，还有三个拆分后的文件：train_candidates.txt、dev_candidates.txt 和 test_candidates.txt 用于训练和验证模型的不同阶段使用。
     
  • cMedQA中文社区医学问答数据集合集
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    cMedQA中文社区医学问答数据集合是一个汇集了大量中文环境下真实发生的用户提问与专家解答的数据库，旨在促进医疗健康信息检索和对话系统的研究与发展。 本数据集由国防科技大学提供。包含的文件有：cMedQA_answers_datasets.csv、cMedQA_dev_candidates_datasets.txt、cMedQA_questions_datasets.csv、cMedQA_test_candidates_datasets.txt 和 cMedQA_train_candidates_datasets.txt。此外，还有一篇题为《基于端到端字符级多尺度CNNs的中文医疗问答匹配》的研究论文。
     
  • 中文医疗问答数据集合.zip
    优质
    《中文医疗问答数据集合》包含大量由患者和医生互动产生的高质量问题与回答，涵盖多个医学领域，旨在促进医疗自然语言处理技术的研究与发展。 《中文医疗问答数据集》是专为中文医疗领域设计的一个大型资料库，旨在支持医疗信息处理、自然语言理解和机器学习研究等领域的发展，并提供丰富的素材资源。该数据集中包含了大量由患者提出的实际问题及其对应的专家解答，内容覆盖广泛医学知识范畴，从常见疾病到复杂临床诊断再到药物使用及预防保健等方面。 为了构建这个数据集，研究人员首先收集了真实的医疗咨询记录，在此基础上进行了清洗和去标识化处理以保护患者的隐私权。随后的数据整理过程可能涉及到多种技术的应用，例如数据挖掘、文本分类以及信息提取等方法。在问题与答案的标注方面，通常会根据医学主题类别（如内科、外科或儿科）进行分类，并抽取关键词以便于搜索推荐。 从机器学习的角度来看，《中文医疗问答数据集》可用于训练各种模型来支持智能医疗服务的发展。这包括但不限于开发问答系统、对话机器人或者智能助手等应用，以帮助用户获得准确的健康信息并初步分析病情状况。在这一过程中，预处理步骤（如分词和词性标注）、特征工程以及选择合适的算法类型都是至关重要的环节；对于深度学习模型而言，则可能采用RNN、LSTM或BERT序列建模技术来提升问题与答案之间语义关系的理解能力。 此外，《中文医疗问答数据集》还能够用于评估不同机器学习方法的性能表现。通过设定特定任务（如匹配问答对、分类问题类型或者生成回答）并计算准确率等指标，研究人员可以更好地理解模型的有效性，并在此基础上推动自然语言处理技术在医学领域的进步与发展。 实际应用中，《中文医疗问答数据集》能够嵌入到智能医疗服务平台当中，为用户提供个性化的健康咨询建议。同时也可以辅助医生进行决策支持工作，例如提供参考案例、提醒潜在药物相互作用等服务内容。 综上所述，《中文医疗问答数据集》在推动医学知识自动化处理和智能化应用方面具有重要的意义，并且它为研究者提供了宝贵的研究与开发基础资源，同时也为广大公众获取健康信息开辟了一种新的途径。然而，在使用这些数据时必须严格遵守相关伦理规定以确保其合理及安全的应用。
     
  • 获取【医疗问答】数据
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    医疗问答数据集包含了患者与医生之间的大量互动记录，涵盖了从常见病到疑难杂症的各种医学问题及解答。此资源对于研究疾病、优化医疗服务具有重要价值。 本段落以丁香医生为例，主要通过科目分类进行数据爬取。每个科目的爬取内容会被存储在一个文本段落档中，文档中的内容为问答形式。以下是相关代码： ```python from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import json import requests import time import random def get_static_url_content(url): headers = { User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, } ```
     
  • 非常实用的中文医疗问答数据集.zip
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    本资料包包含一个庞大的中文医疗问答数据集，旨在为医疗领域的人工智能研究提供支持。它包含了丰富多样的患者咨询与医生解答，涵盖常见病症、治疗方案及健康建议等主题。该资源有助于开发智能问诊系统和在线咨询服务。 中文医疗问答数据集.zip 是一个非常实用的数据集。这个数据集能够为研究者提供丰富的资源来支持他们在医疗领域的自然语言处理项目，特别是在开发智能对话系统方面具有重要价值。由于它的实用性，这份资料对于医学专家、计算机科学家以及任何对利用人工智能改善医疗服务感兴趣的人来说都是宝贵的工具。
     
  • 医疗问答信息采集
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    医疗问答信息采集项目旨在收集和整理公众在医疗健康领域的常见问题与答案，为患者提供准确、便捷的医学咨询资源，促进大众健康知识普及。 通过使用BeautifulSoup库的ask120爬虫代码可以分为三个部分：科室链接爬取、问答链接爬取以及问答详情和医生信息爬取。
     
  • 在线学习问答系统.zip
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    《在线学习问答系统》是一款专为学生设计的学习辅助软件。它集成了丰富的教学资源和互动功能，用户可以在此平台上提问、讨论并获取高质量的答案解析，帮助解决学业难题，提高学习效率。 本设计采用Java源码编写，适用于毕业设计或课程设计项目，并且可以正常运行。我可以为您提供相关的设计服务，请查看个人简介以获取更多信息。资源免费提供，只希望能得到您的关注和支持，后续我会上传更多新的源码并及时通知您。感谢！
     
  • ORIGA眼科医学数据集
    优质
    ORIGA眼科医学数据集是一个专为眼科图像开发的专业数据库，包含多种眼底疾病的数据，旨在促进视网膜疾病的自动诊断研究。 用于视盘与杯盘分割的数据集。