Vax-Culture
包含6373条标注推文的Twitter疫苗讨论数据集,用于研究疫苗犹豫和误导信息。
基本信息
资源简介
Vax-Culture数据集由卡尔顿大学创建,专注于Twitter上的疫苗讨论,包含6373条与疫苗相关的推文。每条推文附有详细注释,包括疫苗犹豫态度、误导信息、批评和支持的实体及传达信息。该数据集旨在帮助开发针对反疫苗信念个体的公共卫生沟通策略,并支持机器学习模型自动检测疫苗误导信息。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后,才能进行数据下载,注册有对应要求,或者需要收费。
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。
免登录有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务,注意,服务不针对数据相关产权,只是技术服务费。
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
数据集获取
git clone https://github.com/mrzarei5/Vax-Culture.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/mrzarei5/Vax-Culture/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录(使用方式)
Requirements
Installation
Create a conda environment and install dependencies:
conda create name Vax_Culture file requirements.txt
conda activate Vax_Culture
Dataset
-
Copy the contents of Vax-Culture dataset directory (link) to
filelists. -
Pull the tweets using their provided unique identifiers from Twitter and append their texts to
filelists/Vax_Culture.csvunder the column nametweet_text. (Any subset of the tweets inVax_Culture.csvcan be dropped. Just remember not to alter the header of columns.) -
Create train, validation and test subsets by running
filelists/prepare_datasets.py:
python prepare_datasets.py
Classification Tasks
Run classification.py with the desired model and problem task:
python classification.py model_name Bert_base problem communicated_message
Parameter model_name can be selected from Bertweet, Bert_base, Bert_large, Roberta_base and Roberta_large for any of the four classification problem tasks.
Parameter problem can be selected from any of the values: inaccurate_or_misleadning for misleading or inaccurate information detection task, communicated_message for communicated message prediction task, multilabel_criticism for subjects of criticism prediction task, multilabel_support for subjects of support/promote prediction task.
Text Generation Task
Run generation.py with the desired model:
python generation.py model_name Bart_large problem gen
Parameter model_name can be Bart_large or T5_large.
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))
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