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rag-datasets/rag-mini-bioasq|生物医学数据集|问答系统数据集
收藏hugging_face2024-06-17 更新2024-06-15 收录
下载链接：
https://hf-mirror.com/datasets/rag-datasets/rag-mini-bioasq
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链接失效反馈资源简介：
该数据集主要用于问答和句子相似性任务，涉及生物医学领域。数据集包含两个配置：text-corpus和question-answer-passages，分别对应不同的数据文件路径。数据集来源于BioASQ任务11b的训练数据集，并通过`generate.py`脚本生成了子集。
提供机构：
rag-datasets
原始信息汇总
数据集概述
许可证
- 该数据集遵循CC-BY-2.5许可证。
任务类别
- 问答（question-answering）
- 句子相似度（sentence-similarity）
语言
- 英语（en）
标签
- RAG
- DPR
- 信息检索（information-retrieval）
- 问答（question-answering）
- 生物医学（biomedical）
配置
-
配置名称: text-corpus
- 数据文件:
- 分割: passages
- 路径: "data/passages.parquet/*"
- 数据文件:
-
配置名称: question-answer-passages
- 数据文件:
- 分割: test
- 路径: "data/test.parquet/*"
- 数据文件:
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
rag-datasets/rag-mini-bioasq数据集的构建基于BioASQ任务11b的训练数据集，通过自定义脚本`generate.py`生成。该数据集旨在服务于生物医学领域的问题回答和句子相似性任务，通过筛选和处理原始数据，形成了一个精简且高效的子集，以满足特定研究需求。
特点
rag-datasets/rag-mini-bioasq数据集的显著特点在于其专注于生物医学领域，涵盖了问题回答和句子相似性两大任务类别。数据集结构清晰，包含文本语料库和问题-答案-段落两个主要配置，分别存储于`passages.parquet`和`test.parquet`文件中，便于快速检索和分析。
使用方法
使用rag-datasets/rag-mini-bioasq数据集时，研究者可依据具体需求选择不同的配置文件进行加载。例如，通过加载`text-corpus`配置，可以获取生物医学文本语料库；而`question-answer-passages`配置则提供了测试集，用于评估模型在生物医学问题回答任务中的表现。数据集的灵活配置和高效存储格式，使其成为生物医学信息检索和自然语言处理研究的理想选择。
背景与挑战
背景概述
rag-datasets/rag-mini-bioasq数据集是基于BioASQ任务11b的训练数据集生成的子集，专注于生物医学领域的问答和句子相似性任务。该数据集由主要研究人员或机构通过`generate.py`脚本从原始数据中提取，旨在为信息检索和问答系统提供高质量的生物医学文本。其创建时间可追溯至BioASQ项目的最新进展，对生物医学信息处理领域具有显著影响力，尤其是在提升问答系统和信息检索模型的性能方面。
当前挑战
rag-datasets/rag-mini-bioasq数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，生物医学文本的复杂性和专业性要求高度精确的文本处理和信息提取技术。其次，数据集的生成涉及从大规模原始数据中筛选和提取相关信息，这需要高效的算法和计算资源。此外，确保数据集的质量和一致性，避免文本中的噪声和错误，也是一项重要挑战。这些挑战共同影响了数据集在实际应用中的效能和可靠性。
常用场景
经典使用场景
在生物医学领域，rag-datasets/rag-mini-bioasq数据集被广泛应用于问答系统和信息检索任务。该数据集通过整合生物医学文献中的文本段落和相关问题，为研究人员提供了一个高效的工具，用于训练和评估问答模型。其经典使用场景包括构建基于检索的问答系统，通过匹配用户查询与文献段落，快速提供准确的生物医学信息。
实际应用
在实际应用中，rag-datasets/rag-mini-bioasq数据集被广泛用于开发和部署生物医学问答系统。例如，医疗机构可以利用该数据集训练的模型，快速回答医生和患者关于疾病、治疗和药物的问题，提高医疗服务的效率和准确性。此外，制药公司和研究机构也可以利用该数据集进行药物研发和临床试验数据的快速检索和分析。
衍生相关工作
rag-datasets/rag-mini-bioasq数据集的发布催生了多项相关研究工作。例如，基于该数据集的问答模型在多个生物医学信息检索竞赛中取得了优异成绩，推动了相关技术的进步。此外，研究者们还利用该数据集开发了多种改进的检索算法和问答模型，进一步提升了生物医学信息检索的效率和准确性。这些衍生工作不仅丰富了生物医学领域的研究内容，也为实际应用提供了强有力的技术支持。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
Global Burden of Disease Study (GBD)
全球疾病负担研究（GBD）数据集提供了全球范围内疾病、伤害和风险因素的详细统计数据。该数据集包括了各种健康指标，如死亡率、发病率、伤残调整生命年（DALYs）等，涵盖了多个国家和地区。数据集还提供了不同年龄组、性别和时间段的详细分析。
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Figshare
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清博指数系统
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中国1km分辨率逐月平均气温数据集（1901-2024）
该数据为中国逐月平均温度数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。数据单位为0.1 ℃。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
DeepFashion2
DeepFashion2是由香港中文大学创建的大型时尚图像数据集，包含491,000张图像和801,000个服装项目，每个项目都有丰富的标注，如风格、尺度、视角、遮挡、边界框、密集地标和掩码。数据集通过控制尺度、遮挡、缩放和视角的变量来收集，以创建一个具有挑战性的基准。DeepFashion2适用于多种时尚理解任务，包括服装检测、姿态估计、分割和检索，旨在解决时尚图像分析中的实际问题。
arXiv 收录