唇腭裂科普天地
本数据库包括优生优育知识、健康教育、医疗信息、专家信息、专家讲坛、保健康复知识、心理生理卫生、社会公益服务、慈善救济等。收集了唇腭裂的概念、定义分类，唇腭裂的诊断，唇腭裂的治疗原则和准备，以及对唇腭裂患者的社会心理状况…
基本信息
资源简介
唇腭裂科普天地
【一句话概览】
本数据集是 eScience 公开的文本数据集，主题涵盖 唇腭裂、科普知识、健康保障、临床医学、各类人群卫生与健康保障，可用于医学自然语言处理（实体识别、信息抽取等），有条件共享 许可开放获取。
【数据集背景】
源站首次发布：2012-05-31。
【数据内容】
源站原始描述：本数据库包括优生优育知识、健康教育、医疗信息、专家信息、专家讲坛、保健康复知识、心理生理卫生、社会公益服务、慈善救济等。收集了唇腭裂的概念、定义分类，唇腭裂的诊断，唇腭裂的治疗原则和准备，以及对唇腭裂患者的社会心理状况的评估等方面的科普知识。
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：This database includes knowledge on prenatal and postnatal care, health education, medical information, expert information, expert forums, healthcare and rehabilitation knowledge, psychological and physiological hygiene, social welfare services, charitable relief, and more. It has collected popular science knowledge on the concept, definition, and classification of cleft lip and palate, the diagnosis of cleft lip and palate, the treatment principles and preparations for cleft lip and palate, as well as assessments of the psychosocial status of patients with cleft lip and palate.
【主题与分类】
主题标签：唇腭裂、科普知识、健康保障、临床医学、各类人群卫生与健康保障。
【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：http://www.ncmi.cn/phda/dataDetails.do?id=CSTR:A0006.21.A0002.201906.000350
使用许可：有条件共享。
规范引用：CSTR:17970.11.A0002.201906.000350
【使用注意】
· 源站最后修改于 2021-04-07，引用时请注意版本时效。
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。
需登录公开下载
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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