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
模态
文本
创建/更新时间
2025-04-16
资源简介
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。
下载信息
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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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