exp011_nbme_electra_large_baseline_train

kaggle2022-03-28 更新2024-03-11 收录

医学问答系统

临床文本理解

数据链接：

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资源简介：

exp011_nbme_electra_large_baseline_train

实验011_美国国家医学考试委员会（National Board of Medical Examiners，NBME）数据集ELECTRA-large基准训练模型

创建时间：

2022-03-28

ECG-Expert-QA

心电图诊断

医学问答系统

该数据集是一个专为评估心电图解释中诊断能力而设计的一体化多模态数据集，它融合了真实的临床数据与系统生成的合成案例。该数据集包含了47,211个精心筛选的问题-答案对。它覆盖了从基础心律分析到复杂病例解释等多种临床场景，为医学问答和智能诊断系统提供了高质量的训练数据。其规模达到47,211个问题-答案对，任务旨在评估在心电图解释中诊断准确性、临床推理和知识整合的能力。

arXiv530

zou-lab/BioMed-R1-Train

医学问答系统

医学知识推理

该数据集包括两部分，biomed_r1 和 m23k_clean，用于研究医学大型语言模型中的知识和推理分离。biomed_r1 数据集用于强化学习，而 m23k_clean 数据集用于监督微调。数据集的特征包括 id、question、answer、options 和 reasoning 等。README 文件还提供了数据集的划分、大小和下载大小等信息。这些数据集属于问题回答任务类别，并标记

Hugging Face2025-05-21 更新110

JiayiHe/Fair_MedXpertQA_subset

医学问答系统

公平性研究

该数据集包含多个字段，如original_id、id和question等，均为字符串类型。其中question字段表示问题，options字段包含五个选项A至E，label字段表示问题的标签。此外，数据集还包含images字段（图像列表）、medical_task字段（医疗任务类型）、body_system字段（身体系统）、question_type字段（问题类型）、original_questi

Hugging Face2025-10-11 更新100

NLK-NML/Medvik-Books

医学文献分类

医学问答系统

--- license: cc-by-4.0 task_categories: - text-classification - question-answering tags: - medical size_categories: - 100K<n<1M --- # Medvik-Books - training dataset Mappings of Authority main headi

Hugging Face2025-04-17 更新120

sonyashijin/Llama_3.3_70B_PubMedQA_seed_0.05_volume_20k

医学问答系统

自然语言处理

该数据集包含四个主要特征：cluster（簇）、question（问题）、answer（答案）和context（上下文）。数据集仅包含一个训练集，共有20,000个样本，总大小为31,310,462字节。数据文件位于data/train-*路径下。

Hugging Face2024-12-16 更新110