NADE数据集

Name: NADE数据集
Creator: 乌迪内大学, 意大利

NADE是包含2348条社交媒体文本的药物不良反应否定基准数据集，用于提升ADE提取模型在否定表达下的鲁棒性。

乌迪内大学, 意大利

arXiv

2021-09-24 更新

文本药物不良反应文本

基本信息

模态

文本

大小

0.001218 GB

创建/更新时间

2021-09-24

版本

master

资源简介

NADE数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《AilabUdineGit/NADE-dataset》。源站首次发布：2021-09-20。

【数据内容】

源站原始描述：NADE This repository contains the code related to the following paper: "NADE: A Benchmark for Robust Adverse Drug Events Extraction in Face of Negations". ## Cite

【适用方向】

文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。

【获取与许可】

源站页面：https://github.com/AilabUdineGit/NADE-dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-03-02，引用时请注意版本时效。

原始链接

https://github.com/AilabUdineGit/NADE-dataset

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/AilabUdineGit/NADE-dataset.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/AilabUdineGit/NADE-dataset/archive/refs/heads/master.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录（使用方式）

<h1 align=“center”> NADE </h1>
This repository contains the code related to the following paper: “NADE: A Benchmark for Robust Adverse Drug Events Extraction in Face of Negations”.

Cite

@inproceedings{scaboro-etal-2021-nade,
    title = "{NADE}: A Benchmark for Robust Adverse Drug Events Extraction in Face of Negations",
    author = "Scaboro, Simone  and
      Portelli, Beatrice  and
      Chersoni, Emmanuele  and
      Santus, Enrico  and
      Serra, Giuseppe",
    booktitle = "Proceedings of the Seventh Workshop on Noisy User-generated Text (W-NUT 2021)",
    monevent-blocked= nov,
    year = "2021",
    address = "Online",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2021.wnut-1.26",
    doi = "10.18653/v1/2021.wnut-1.26",
    pages = "230237"

数据加载示例（表格/文本类）

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))