公开AI聊天机器人与定制版在癫痫急救指导中的性能比较数据集
该数据集通过文本比较公开版与定制版AI聊天机器人在癫痫发作急救指导中的性能，涵盖四个急救场景的评估结果。
基本信息
资源简介
公开AI聊天机器人与定制版在癫痫急救指导中的性能比较数据集
【一句话概览】
该数据集比较公开生成式人工智能聊天机器人 ChatGPT（GPT-4o 模型）与其定制版本在癫痫急救指导中的表现。数据集含 3 个文件，共 45.2 KB：customisation rules.txt 提供定制文本指令，涵盖术语角色、沟通风格、知识库文档、操作建议、禁止行为及措辞示例等；instructions.txt 包含四个急救场景的强制问题与指导语；evaluation results.xlsx 包含按对话场景清单对公开版（Baseline_#）和定制版（Custom_#）效果的对比分析结果（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《A dataset comparing the performance of a publicly available generative artificial intelligence chatbot and its customised version in providing first aid guidance for seizures》。源站首次发布：2025-06-30。
【数据内容】
源站原始描述：The applicability of generative artificial intelligence chatbots as first aid consultants is a topical issue. This dataset contains the results of an analysis comparing the quality of seizure first aid recommendations generated by the publicly available chatbot ChatGPT (GPT-4o model) with those generated by its customised version. The dataset consists of three files. The first file (customisation rules.txt) contains customised text instructions for the chatbot, including definitions of key terms…
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 45.18 KB。数据集 DOI：10.17632/6h53jrhf7t.1。
【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://data.mendeley.com/datasets/6h53jrhf7t
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
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://data.mendeley.com/datasets/6h53jrhf7t
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
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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