fhirfly/medicalquestions

--- license: mit task_categories: - text-classification language: - en tags: - medical pretty_name: FhirFly Medical Questions size_categories: - 10K<n<100K --- # 🤗 Dataset Card: fhirfly/medicalquestions ## Dataset Overview - Dataset name: fhirfly/medicalquestions - Dataset size: 25,102 questions - Labels: 1 (medical), 0 (non-medical) - Distribution: Evenly distributed between medical and non-medical questions ## Dataset Description The fhirfly/medicalquestions dataset is a collection of 25,102 questions labeled as either medical or non-medical. The dataset aims to provide a diverse range of questions covering various medical and non-medical domains. The questions in the dataset have been manually labeled by domain experts based on the context and content of each question. Each question is assigned a label of 1 if it is determined to be a medical question and a label of 0 if it is classified as a non-medical question. ## Dataset Structure The dataset consists of a single file containing the following columns: - **Text**: The text of the question. - **Label**: The label assigned to each question, either 1 (medical) or 0 (non-medical). The questions are evenly distributed between medical and non-medical categories, ensuring a balanced dataset for training and evaluation. ## Potential Biases Efforts have been made to ensure that the dataset is representative of various medical and non-medical topics. However, it is important to acknowledge that biases may exist in the dataset due to the subjective nature of labeling questions. Biases could be present in terms of the types of questions included, the representation of certain medical conditions or non-medical topics, or the labeling process itself. It is recommended to perform thorough evaluation and analysis of the dataset to identify and mitigate potential biases during model training and deployment. Care should be taken to address any biases to ensure fair and unbiased predictions. ## Dataset Quality The fhirfly/medicalquestions dataset has undergone manual labeling by domain experts, which helps maintain a high level of quality and accuracy. However, human labeling is not entirely immune to errors or subjectivity. To ensure the quality of the dataset, a thorough review process has been conducted to minimize errors and maintain consistency in labeling. Nonetheless, it is advisable to validate and verify the data as part of your specific use case to ensure it meets your requirements. ## Data License The fhirfly/medicalquestions dataset is released under the MIT license. Please refer to the license file accompanying the dataset for more information on its usage and any restrictions that may apply. ## Dataset Citation If you use the fhirfly/medicalquestions dataset in your work, please cite it as: ``` @dataset{fhirfly/medicalquestions, title = {fhirfly/medicalquestions}, author = {fhirfly}, year = {2023}, publisher = {Hugging Face}, version = {1.0.0}, url = {https://huggingface.co/datasets/fhirfly/medicalquestions} } ```许可证：MIT许可协议（MIT License） 任务类别：文本分类（text-classification） 语言：英语（en） 标签：医疗（medical） 展示名称：FhirFly 医疗问题集 规模区间：10K<n<100K --- # 🤗 数据集卡片：fhirfly/medicalquestions ## 数据集概览 - 数据集名称：fhirfly/medicalquestions - 数据集规模：25102条问题 - 标签：1（医疗类）、0（非医疗类） - 分布：医疗类与非医疗类问题分布均衡 ## 数据集说明 fhirfly/medicalquestions 数据集共包含25102条已标注问题，标注类别分为医疗与非医疗两类。本数据集旨在覆盖医疗与非医疗多个领域，提供多样化的问题样本。 数据集内的所有问题均由领域专家结合每条问题的上下文与内容进行人工标注：若判定为医疗相关问题，则标注为1；若归类为非医疗问题，则标注为0。 ## 数据集结构 本数据集仅包含单个文件，其字段如下： - **文本（Text）**：问题的具体文本内容 - **标签（Label）**：为每条问题分配的标注结果，仅支持1（医疗类）或0（非医疗类）两种取值。 数据集内医疗类与非医疗类问题分布均衡，可为模型训练与评估提供平衡的数据集基础。 ## 潜在偏差 尽管已尽力确保本数据集覆盖各类医疗与非医疗主题，但需注意由于标注过程具有主观性，数据集仍可能存在各类偏差。偏差可能体现在所涵盖的问题类型、特定医疗病症或非医疗主题的代表性不足，或是标注流程本身存在的倾向性。 建议在模型训练与部署阶段，对数据集进行全面的评估与分析，以识别并缓解潜在偏差。需妥善处理各类偏差问题，以确保模型预测结果公平且无偏倚。 ## 数据集质量 fhirfly/medicalquestions 数据集经领域专家人工标注，有助于保障数据集的高质量与标注准确性。但人工标注无法完全避免误差与主观性。 为确保数据集质量，项目组已开展全面的审核流程以最小化标注错误、维持标注一致性。尽管如此，仍建议针对具体应用场景对数据进行验证与核查，以确保其符合您的使用需求。 ## 数据许可 fhirfly/medicalquestions 数据集采用MIT许可协议（MIT License）发布。如需了解更多使用条款与限制，请参阅数据集附带的许可文件。 ## 数据集引用 若您在研究工作中使用了 fhirfly/medicalquestions 数据集，请按以下格式引用： @dataset{fhirfly/medicalquestions, title = {fhirfly/medicalquestions}, author = {fhirfly}, year = {2023}, publisher = {Hugging Face}, version = {1.0.0}, url = {https://huggingface.co/datasets/fhirfly/medicalquestions} }

原始信息汇总

数据集概述

• 数据集名称: fhirfly/medicalquestions
• 数据集大小: 25,102个问题
• 标签: 1（医学），0（非医学）
• 分布: 医学和非医学问题均匀分布

数据集描述

fhirfly/medicalquestions数据集是一个包含25,102个问题的集合，这些问题被标记为医学或非医学。该数据集旨在提供涵盖各种医学和非医学领域的多样化问题。

数据集中的问题由领域专家根据每个问题的上下文和内容手动标记。每个问题被分配一个标签，如果被确定为医学问题，则标签为1；如果被分类为非医学问题，则标签为0。

数据集结构

数据集由一个包含以下列的文件组成：

• Text: 问题的文本。
• Label: 每个问题分配的标签，1（医学）或0（非医学）。

问题在医学和非医学类别之间均匀分布，确保了用于训练和评估的平衡数据集。

潜在偏差

已努力确保数据集代表各种医学和非医学主题。然而，重要的是要承认由于标记问题的主观性质，数据集中可能存在偏差。偏差可能存在于所包含的问题类型、某些医学状况或非医学主题的表示，或标记过程本身。

建议对数据集进行彻底的评估和分析，以在模型训练和部署期间识别和缓解潜在偏差。应谨慎处理任何偏差，以确保公平和无偏差的预测。

数据集质量

fhirfly/medicalquestions数据集已由领域专家进行手动标记，这有助于保持高质量和准确性。然而，人类标记并非完全不受错误或主观性的影响。

为了确保数据集的质量，已进行了彻底的审查过程，以最小化错误并保持标记的一致性。尽管如此，建议作为您特定用例的一部分验证和核实数据，以确保其满足您的需求。

数据许可证

fhirfly/medicalquestions数据集在MIT许可证下发布。有关其使用和任何可能适用的限制的更多信息，请参阅随数据集提供的许可证文件。

数据集引用

如果您在工作中使用fhirfly/medicalquestions数据集，请按以下方式引用：

@dataset{fhirfly/medicalquestions, title = {fhirfly/medicalquestions}, author = {fhirfly}, year = {2023}, publisher = {Hugging Face}, version = {1.0.0}, url = {https://huggingface.co/datasets/fhirfly/medicalquestions} }