子宫内膜异位症与更年期术语词典（西英双语）
包含子宫内膜异位症和更年期术语的西班牙语和英语词汇集，用于微调语言模型进行专业术语提取。
基本信息
资源简介
子宫内膜异位症与更年期术语词典（西英双语）
【一句话概览】
本数据集是 Dataverse 公开的文本数据集，收录 6 个文件、合计 101.11 KB，主题涵盖 endometriosis、menopause、women''s health、lexicon、computational linguistics，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《Lexicon of endometriosis and menopause terms in Spanish and English for fine-tuning language models》。源站首次发布：2025-03-07。
【数据内容】
源站原始描述：The project, ''DIGITENDER: Extracción terminológica automática y corpora de dominios específicos para la visibilización de los problemas de salud relacionados con la mujer,'' aims to develop an automatic term extractor focused on endometriosis and menopause to enhance the visibility of women''s health issues that are often overlooked. To achieve this, a language model is trained using annotated terms within their context. This publication is the manually annotated dataset by linguists. This is a le…
【数据结构与技术规格】
文件数 6 个，合计 101.11 KB。数据集 DOI：doi:10.21950/SMVFJC。
【主题与分类】
主题标签：endometriosis、menopause、women''s health、lexicon、computational linguistics、Arts and Humanities、Computer and Information Science、Medicine, Health and Life Sciences。
【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://edatos.consorciomadrono.es/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.21950/SMVFJC
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
源站：https://edatos.consorciomadrono.es/citation?persistentId=doi:10.21950/SMVFJC
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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