胰腺癌生物医学知识图谱

数据集包含约100万条高置信度生物医学三元组,聚焦胰腺癌,源自23个生物医学实体(KRAS、TP53、吉西他滨)和11种关系类型

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其他分类Medicine, Health and Life Sciences
Pancreatic Cancer Biomedical Knowledge Graph

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

胰腺癌生物医学知识图谱

Pancreatic Cancer Biomedical Knowledge Graph

数据集包含约100万条高置信度生物医学三元组,聚焦胰腺癌,源自23个生物医学实体(KRAS、TP53、吉西他滨)和11种关系类型。每条三元组以模拟科学表述的合成句子呈现,并配有0.75至1.00的模拟注意力分数,反映Transformer模型置信度;经启发式提升后平均分接近0.88。该资源适用于胰腺癌生物医学NLP模型与知识抽取系统的训练、验证或基准测试(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含约100万个高置信度生物医学三元组,聚焦于胰腺癌,由一组精选的23个相关生物医学实体(KRAS、TP53、gemcitabine)和11种常见关系类型(mutated_in、treats、interacts_with)构建而成。每个三元组都嵌入在一个模拟科学表述的合成自然语言句子中,并配有一个介于0.75到1.00之间的模拟注意力分数,以反映基于Transformer的模型置信度。对生物学上合理的组合应用了启发式增强,使平均注意力分数接近0.88。这一结构化资源非常适合在胰腺癌背景下训练、验证或基准测试生物医学NLP模型和知识抽取系统。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ae782545108ccddfffe50b03429de7ac0940dfe4df2c8f759e53dcd1c5d817f10

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    • 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。

数据说明

该数据集包含约100万个高置信度生物医学三元组,聚焦于胰腺癌,由一组精选的23个相关生物医学实体(KRAS、TP53、gemcitabine)和11种常见关系类型(mutated_in、treats、interacts_with)构建而成。每个三元组都嵌入在一个模拟科学表述的合成自然语言句子中,并配有一个介于0.75到1.00之间的模拟注意力分数,以反映基于Transformer的模型置信度。对生物学上合理的组合应用了启发式增强,使平均注意力分数接近0.88。这一结构化资源非常适合在胰腺癌背景下训练、验证或基准测试生物医学NLP模型和知识抽取系统。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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