癌症免疫治疗在线资源评估补充材料

癌症免疫治疗在线资源评估研究的补充材料,包含文本数据,支持适用性、可读性等分析。

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NIAID Data Ecosystem
浏览 12
文本MedicineHealth and Life Sciencespatient educationimmunotherapy
Supplemental material: An evaluation of the suitability, readability, quality, and usefulness of online resources for management of immunotherapy for patients with cancer

基本信息

模态
文本
大小
0.000292818 GB
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

癌症免疫治疗在线资源评估补充材料

【一句话概览】

本数据集是 DOI 解析 公开的文本数据集,主题涵盖 Medicine, Health and Life Sciences、patient education、immunotherapy,可用于医学自然语言处理(实体识别、信息抽取等)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Supplemental material: An evaluation of the suitability, readability, quality, and usefulness of online resources for management of immunotherapy for patients with cancer》。源站首次发布:2023。

【数据内容】

源站原始描述:Supplemental material: An evaluation of the suitability, readability, quality, and usefulness of online resources for management of immunotherapy for patients with cancer Marrah Nicolas-Joseph, Lydia Ould Brahim, Mara Ioana Boureanu, Francesca Y. E. Frati, Lydia Rosa Bourdache, Eric Belzile, and Sylvie D. Lambert

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):补充材料:对用于癌症患者免疫治疗管理的在线资源的适宜性、可读性、质量和有用性的评价 Marrah Nicolas-Joseph、Lydia Ould Brahim、Mara Ioana Boureanu、Francesca Y. E. Frati、Lydia Rosa Bourdache、Eric Belzile 和 Sylvie D. Lambert

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、patient education、immunotherapy。

【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://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/HCYLRP

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源站:https://doi.org/10.7910/DVN/HCYLRP

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    • 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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