Cancer-Myth
包含585个癌症相关错误假设问题的数据集，用于评估LLM处理误导性查询的能力。
基本信息
资源简介
Cancer-Myth
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Cancer-Myth/Cancer-Myth》。源站首次发布：2025-04-14。
【数据内容】
源站原始描述：# Cancer-Myth: Evaluating Large Language Models on Patient Questions with False Presuppositions 📃 Paper ｜ 📚 Cancer-Myth Data | 💻 Code ｜ 🌐 Website ## ⚡ Introduction **Cancer-Myth** is an expert-verified dataset of 585 cancer-related questions that contain false presuppositions, designed to evaluate how well large language models (LLMs) handle misleading or incorrect assumptions in real patient queries. It highlights a key vulnerability in medical AI: even advanced models often fail to recognize a…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 257.60 KB。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:question-answering、task_categories:text-generation、language:en、license:cc-by-4.0、size_categories:n<1K、format:parquet、modality:text、library:datasets、library:pandas、library:mlcroissant。
【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://huggingface.co/datasets/Cancer-Myth/Cancer-Myth
使用许可：cc-by-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2025-12-12，引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("Cancer-Myth/Cancer-Myth")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/Cancer-Myth/Cancer-Myth
数据说明
Cancer-Myth是一个包含585个与癌症相关的、含有错误假设的问题的数据集，用于评估大型语言模型在处理实际患者查询中误导性或错误假设的表现。数据模态为文本，任务为评估模型对误导性问题的识别和回答能力。
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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