支持数据：用于评估聊天机器人促进戒烟服务覆盖率和可及性的真实世界研究
包含戒烟聊天机器人用户注册数据和对话文本，用于评估其提升服务覆盖和可及性的效果。
基本信息
资源简介
支持数据：用于评估聊天机器人促进戒烟服务覆盖率和可及性的真实世界研究
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的文本数据集，主题涵盖 mHealth、smoking cessation、chat messaging support、chatbot、live chat，可用于医学自然语言处理（实体识别、信息抽取等），CC BY-NC 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Supporting data for "Real-world evaluation of a chatbot for promoting the reach and accessibility of a smoking cessation service"》。项目资助方：Tung Wah Group of Hospitals。源站首次发布：2024-09-20。
【数据内容】
源站原始描述：Chatbots present as a promising yet understudied platform for supporting smoking cessation and recruiting smokers into cessation programs. "Dr. Wise", a WhatsApp-based chatbot, was developed by the Tung Wah Group of Hospitals Integrated Centre on Smoking Cessation (ICSC) in collaboration with the HKU Smoking Cessation Team to assist with regular recruitment. This project evaluated the feasibility of using "Dr. Wise" to promote the reach of ICSC services and explored the interaction between users…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.25442/hku.26932078.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Digital health。主题标签：mHealth、smoking cessation、chat messaging support、chatbot、live chat。
【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://datahub.hku.hk/articles/dataset/_b_i_Supporting_data_for_i_b_Real-world_evaluation_of_a_chatbot_for_promoting_the_reach_and_accessibility_of_a_smoking_cessation_service_/26932078
使用许可：CC BY-NC 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）。
规范引用：Su, Xiaoyu (2024). Supporting data for "Real-world evaluation of a chatbot for promoting the reach and accessibility of a smoking cessation service". HKU DataHub. Dataset
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。
暂未开放有偿下载
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
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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