eDiseases 数据集

eDiseases 数据集来自 MedHelp 健康网站,收录不同疾病社区中患者发布的对话数据。数据覆盖 allergies、crohn 和 breast cancer 三个社区,每个社区自动抽取 10 段对话,并过滤掉少于 10 条帖子的对话

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基因组分类PolarityFactualityHealthSocial NetworksPatient data
Ediseases Dataset

基本信息

模态
基因组
大小
0.000105459 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

eDiseases 数据集

Ediseases Dataset

eDiseases 数据集来自 MedHelp 健康网站,收录不同疾病社区中患者发布的对话数据。数据覆盖 allergies、crohn 和 breast cancer 三个社区,每个社区自动抽取 10 段对话,并过滤掉少于 10 条帖子的对话。共提取 allergies 146 条帖子、crohn 191 条帖子、breast cancer 142 条帖子,包含 allergies 983 句、crohn 1780 句等句子级内容。该数据集可用于疾病相关文本的极性、事实性等分类研究,以及社交媒体患者数据的分析(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2018。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):eDiseases 数据集包含来自 MedHelp 健康网站( 10 段对话:allergies、crohn 和 breast cancer。我们选择了一组疾病,据医学专家称,这些疾病在医学理解程度和用户画像两方面都表现出高度异质性。对话是随机选取的,但我们自动过滤掉了少于 10 条帖子的对话。总共,我们为 allergies 抽取了 146 条帖子,为 crohn 抽取了 191 条帖子,为 breast cancer 抽取了 142 条帖子;其中包括 allergies 的 983 个句子、1780 个句子

【主题与分类】

主题标签:Polarity、Factuality、Health、Social Networks、Patient data。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/record/1479353

使用许可:Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0。

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使用方式

数据集获取

源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.1479353

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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。

数据集大小约 105.5 KB。

数据说明

eDiseases数据集包含来自MedHelp健康网站(http://www.medhelp.org/)的患者数据,该网站的不同社区分享关于疾病的信息和观点。每个社区由若干对话组成;一个对话是患者发布的一系列评论。为了构建数据集,我们从以下三个社区:过敏、克罗恩病和乳腺癌中,自动各提取了10个对话。我们根据医学专家的意见,选择了一组在医学理解程度和用户特征方面均表现出高度异质性的疾病。对话是随机选取的,但我们自动过滤掉了少于10条帖子的对话。总共,我们为过敏提取了146条帖子,克罗恩病191条,乳腺癌142条;这些分别包含了过敏983句话、克罗恩病1780句话、乳腺癌1029句话,覆盖了6年的时间跨度。三位健康论坛的常客对数据集中的每句话进行了标注,标注类别包括:事实性:观点、事实、经验。极性:正面、中立、负面。

如有疑问,标注者会将句子标记为NOT_LABELED。因此,我们收集了967条关于过敏的标记句子,1,709条关于克罗恩病的标记句子,以及959条关于乳腺癌的标记句子。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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