新冠对话数据集
高质量多轮新冠医疗对话数据集，含1K+对话，标注七类医疗实体，用于对话生成。
基本信息
资源简介
CDialog是首个高质量多轮医疗对话数据集，专注于COVID-19疾病，包含从在线医疗咨询网站收集的超过1K对话。每个对话中的话语被标注了七种医疗实体类别：疾病、症状、医学检查、病史、治疗、药物及其他。该数据集用于实体感知的对话生成，支持开发自动化医疗对话系统。
下载信息
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暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集说明
新冠对话数据集 对应论文数据集（arXiv 预印本）。
数据获取指引
- 打开论文页面获取作者与项目信息：https://arxiv.org/abs/2212.06049v1
- 论文 Data Availability / Code Availability 章节标注了数据实际托管位置；
- 获取到实际数据链接后，按对应平台标准方式下载。
论文摘要：Abstract:The development of conversational agents to interact with patients and deliver clinical advice has attracted the interest of many researchers, particularly in light of the COVID-19 pandemic. The training of an end-to-end neural based dialog system, on the other hand, is hampered by a lack of multi-turn medical dialog corpus. We make the very first attempt to release a high-quality multi-turn Medical Dialog dataset relating to Covid-19 disease named CDialog, with over 1K conversations collected from the online medical counselling websites. We annotate each utterance of the conversation with seven different categories of medical entities, including diseases, symptoms, medical tests, medical history, remedies, medications and other aspects as additional labels. Finally, we propose a novel neural medical dialog system based on the CDialog dataset to advance future research on developing automated medical dialog systems. We use pre-trained language models for dialogue generation, incorporating annotated medical entities, to generate a virtual doctor's response that addresses the patient's query. Experimental results show that the proposed dialog models perform comparably better when supplemented with entity information and hence can improve the response quality.
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