酗酒者医疗记录[长湾州立女子改造所]

Name: 酗酒者医疗记录[长湾州立女子改造所]
Creator: NSW State Archives Collection

20世纪初新州女子改造所酗酒者医疗记录，含个人病史与治疗进展，为历史档案文本。

NSW State Archives Collection

Research Data Australia

文本HISTORICAL STUDIESHISTORY AND ARCHAEOLOGY

NRS-2500 | Inebriates' medical record [State Reformatory for Women, Long Bay]

基本信息

模态

文本

创建/更新时间

2026-10-08

资源简介

酗酒者医疗记录[长湾州立女子改造所]

【一句话概览】

本数据集是 Research Data Australia 公开的文本数据集，主题涵盖 HISTORICAL STUDIES、HISTORY AND ARCHAEOLOGY，可用于医学自然语言处理（实体识别、信息抽取等）。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《NRS-2500》。源站首次发布：2026-09-25。

【数据内容】

源站原始描述：These volumes note name, age, occupation, sentence, from whence received, date, nationality, details of any children, brief history of illnesses, present physical condition; and notes on progress while under treatment. The first volume (NRS 2173 - 5/2247) contains entries for prisoners in Darlinghurst Gaol, August 1907-August 1909. Many of these prisoners were transferred from Darlinghurst to the State Reformatory after its opening on 25 August 1909. (5/2247 part-2248). 2 vols (part). Note: This…

中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：这些卷册记录了姓名、年龄、职业、刑期、接收自何处、日期、国籍、子女详情、简要病史、当前身体状况，以及治疗期间的进展记录。第一卷（NRS 2173 - 5/2247）包含1907年8月至1909年8月期间达令赫斯特监狱（Darlinghurst Gaol）囚犯的条目。许多囚犯在1909年8月25日州立教养院（State Reformatory）启用后从达令赫斯特转押至此。（5/2247 part-2248）。2卷（部分）。注：本描述摘自《新南威尔士州档案馆简明指南》，2000年第3版。

【主题与分类】

主题标签：HISTORICAL STUDIES、HISTORY AND ARCHAEOLOGY。

【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://researchdata.edu.au/nrs-2500-inebriates-long-bay/169826

原始链接

https://researchdata.edu.au/nrs-2500-inebriates-long-bay/169826

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源站：https://researchdata.edu.au/nrs-2500-inebriates-long-bay/169826

标准获取流程：

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- OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
- ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
- 天池: 登录后页面提供直链下载
  以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

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))