毛发医学情境输入输出数据集
该数据集是一个文本模态的毛发医学数据集，包含输入和输出对的文本内容，主要用于训练和评估自然语言处理模型在毛发疾病诊断、咨询对话生成等医疗辅助场景中的应用能力。
基本信息
大小
0.01 GB
创建/更新时间
2024-01-25
资源简介
该数据集是一个面向毛发医学领域的文本数据集，包含输入-输出对。数据集中共有91个样本，分为训练集（86个样本）和测试集（5个样本）。数据集以字符串形式存储输入和输出内容，适用于毛发疾病诊断、治疗建议生成等自然语言处理任务的研究与应用。
下载信息
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暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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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("HoangHa/hair_medical_sit_inout")
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/HoangHa/hair_medical_sit_inout
数据说明
该数据集是一个面向毛发医学领域的文本数据集，包含输入-输出对。数据集中共有91个样本，分为训练集（86个样本）和测试集（5个样本）。数据集以字符串形式存储输入和输出内容，适用于毛发疾病诊断、治疗建议生成等自然语言处理任务的研究与应用。
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/HoangHa/hair_medical_sit_inout
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