三合一癌症数据集
约180万样本的三合一癌症相关文本数据集,融合学术文章、指令微调和精选教育数据。
基本信息
资源简介
该数据集由三个来源合并而成:约170万份来自allenai/peS2o学术文章数据集的样本(经特定查询筛选)、约4.7万份来自allenai/tulu-3-sft-mixture的指令微调数据,以及约5万份来自HuggingFaceFW/fineweb-edu的精选子集样本。数据内容为文本形式,涉及癌症相关主题,可用于训练或微调机器学习模型。
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。
免登录有偿下载
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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
数据集获取与加载(Hugging Face datasets)
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("rubentium/merged_3way_cancer_dataset")
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/rubentium/merged_3way_cancer_dataset
数据说明
该数据集由三个来源合并而成:约170万份来自allenai/peS2o学术文章数据集的样本(经特定查询筛选)、约4.7万份来自allenai/tulu-3-sft-mixture的指令微调数据,以及约5万份来自HuggingFaceFW/fineweb-edu的精选子集样本。数据内容为文本形式,涉及癌症相关主题,可用于训练或微调机器学习模型。
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))
完整数据卡:huggingface.co/datasets/rubentium/merged_3way_cancer_dataset
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