VPRS 11259特别报告记录

Name: VPRS 11259特别报告记录
Creator: Public Record Office Victoria

维多利亚州关于体外受精和不孕不育问题的特别报告记录数据集，包含研究材料、提交文件和最终报告。

Public Record Office Victoria

Research Data Australia

文本HISTORICAL STUDIESHISTORY AND ARCHAEOLOGY

基本信息

模态

文本

创建/更新时间

2026-10-08

资源简介

VPRS 11259特别报告记录

【一句话概览】

本数据集是 Research Data Australia 公开的文本数据集，主题涵盖 HISTORICAL STUDIES、HISTORY AND ARCHAEOLOGY，可用于医学自然语言处理（实体识别、信息抽取等）。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《VPRS 11259 Special Report Records》。源站首次发布：2014-12-05。

【数据内容】

源站原始描述：This series consists of records created or received by the Standing Review and Advisory committee in the research and publication of a series of special reports relating to Invitro Fertilisation (IVF) and infertility issues.These reports were created for the Minister of Health as an information source on current practices, medical procedures, technology and ethical issues relating to IVF and infertility conducted in Victoria, the rest of Australia and overseas.The issues usually concerned the me…

【主题与分类】

主题标签：HISTORICAL STUDIES、HISTORY AND ARCHAEOLOGY。

【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://researchdata.edu.au/vprs-11259-special-report-records/494314

原始链接

https://researchdata.edu.au/vprs-11259-special-report-records/494314

访问原始数据

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付，我们提供全链路闭环服务，让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持？联系我们获取定制方案。

帮我联系

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://researchdata.edu.au/vprs-11259-special-report-records/494314

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。

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))