cMedQA v2.0
cMedQA v2.0是一个针对中文医疗问答任务设计的数据集，旨在支持和推动自动问答系统在医疗健康领域的研究。这个数据集通过更新和扩充，提供了大量医疗相关的问题和答案对，覆盖了多种疾病、症状、治疗方法等医疗健康领域的知识。cMedQA v2.0特别关注中文的语言特性，以及医疗专业知识的复杂性，为深度学习模型的训练和验证提供了丰富的资源。 cMedQA v2.0数据集的开发和应用对于提高中文医疗问答系统的准确性和效率具有重要意义。它不仅促进了医疗信息的普及和医患之间的交流，还为研究人员提供了一个平台，以探索和实验先进的深度学习技术在中文医疗文本处理中的应用。通过这个数据集，研究人员可以开发出更加精准、响应快速的自动问答模型，进而提升在线医疗社区的服务质量和用户体验。
xianweichengxiang可视化图片
cMedQA_0.png
cMedQA_1.webp
数据集元信息
| 模态 | other |
| 任务类型 | other |
| 解剖结构 | 不适用 |
| 解剖区域 | 不适用 |
| 类别数 | 4000 |
| 数据量 | 108,000 |
| 文件格式 | .csv |
文件结构
.
|
├── question.zip
├── answer.zip
├── train_candidates.zip,
├── test_candidates.zip
└── dev_candidates.zip图像尺寸统计
| 统计类型 | 间距 (mm) | 尺寸 |
|---|---|---|
| 最小值 | 不适用 |
不适用 |
| 中位值 | 不适用 |
不适用 |
| 最大值 | 不适用 |
不适用 |
引用
@ARTICLE{8548603,
author={Zhang, Sheng and Zhang, Xin and Wang, Hui and Guo, Lixiang and Liu, Shanshan},
journal={IEEE Access},
title={Multi-Scale Attentive Interaction Networks for Chinese Medical Question Answer Selection},
year={2018},
volume={6},
number={},
pages={74061-74071},
keywords={Biomedical imaging;Data mining;Semantics;Medical services;Feature extraction;Knowledge discovery;Medical question answering;interactive attention;deep learning;deep neural networks},
doi={10.1109/ACCESS.2018.2883637}}