癫痫护理合成数据集

该数据集是一个包含2000余条跨语言文本数据的癫痫护理合成数据集,其中包含1000条中文数据和1000条英文数据,通过Qwen 1.5和LLaMA-3模型采用自指导方法生成,主要用于医疗文本生成、癫痫护理问答系统开发以及患者教育材料生成等自然语言处理研究领域。

CocoNutZENGCocoNutZENG
Hugging Face
2024-05-25 更新
浏览 12
癫痫护理语言生成

基本信息

大小
0.01 GB
创建/更新时间
2024-05-25

资源简介

Epilepsy_Synthetics是一个用于癫痫护理领域的跨语言合成数据集,支持中文和英文两种语言。该数据集包含超过2000条癫痫护理相关数据,其中1000条为中文数据,1000条为英文数据。数据通过自指导方法生成,中文部分使用Qwen 1.5模型生成,英文部分使用LLaMA-3模型生成。数据集已经过清洗和分割处理,适用于医疗文本生成、医疗问答系统、癫痫患者教育材料生成等研究方向,为医疗自然语言处理任务提供高质量的合成训练数据。

原始链接

https://hf-mirror.com/datasets/CocoNutZENG/Epilepsy_Synthetics

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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("CocoNutZENG/Epilepsy_Synthetics")
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/CocoNutZENG/Epilepsy_Synthetics

数据说明

Epilepsy_Synthetics是一个用于癫痫护理领域的跨语言合成数据集,支持中文和英文两种语言。该数据集包含超过2000条癫痫护理相关数据,其中1000条为中文数据,1000条为英文数据。数据通过自指导方法生成,中文部分使用Qwen 1.5模型生成,英文部分使用LLaMA-3模型生成。数据集已经过清洗和分割处理,适用于医疗文本生成、医疗问答系统、癫痫患者教育材料生成等研究方向,为医疗自然语言处理任务提供高质量的合成训练数据。

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/CocoNutZENG/Epilepsy_Synthetics

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