VPRS 19390 维多利亚细胞学（妇科）服务会议记录

Name: VPRS 19390 维多利亚细胞学（妇科）服务会议记录
Creator: Public Record Office Victoria

维多利亚细胞学（妇科）服务会议记录，涵盖宫颈癌检测服务的运营管理、财务、人员等议题的文本数据。

Public Record Office Victoria

Research Data Australia

文本HISTORICAL STUDIESHISTORY AND ARCHAEOLOGY

VPRS 19390 Victorian Cytology (Gynaecological) Service Minutes

基本信息

模态

文本

创建/更新时间

2026-10-08

资源简介

VPRS 19390 维多利亚细胞学（妇科）服务会议记录

【一句话概览】

本数据集是 Research Data Australia 公开的文本数据集，主题涵盖 HISTORICAL STUDIES、HISTORY AND ARCHAEOLOGY，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《VPRS 19390 Victorian Cytology (Gynaecological) Service Minutes》。源站首次发布：2025-05-19。

【数据内容】

源站原始描述：This series comprises volumes recording meeting minutes of the Victorian Cytology (Gynaecological) Service of Prince Henry’s Hospital (previously known as Melbourne Homoeopathic Dispensary 1869-1876; Melbourne Homoeopathic Hospital 1876-1934) (VA 441). Since 1962, the Cytology Department at Prince Henry’s Hospital had been providing a diagnostic service for cancer. Other hospitals also made use of the service. In 1965, Prince Henry’s Hospital was selected to house the Victorian Cytology (Gynaeco…

【主题与分类】

主题标签：HISTORICAL STUDIES、HISTORY AND ARCHAEOLOGY。

【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://researchdata.edu.au/vprs-19390-victorian-service-minutes/3548793

原始链接

https://researchdata.edu.au/vprs-19390-victorian-service-minutes/3548793

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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

源站：https://researchdata.edu.au/vprs-19390-victorian-service-minutes/3548793

标准获取流程：

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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))