巴西2011-2014年健康领域法案数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：巴西,议会法案,健康立法,文本分类,自然语言处理,监督学习,立法分析
数据概述
本数据集包含了2011年至2014年期间巴西众议院提交的与健康领域相关的法案提案及部分其他类型立法提案（如检查和控制提案）的完整记录。数据集经过自动化的主题分类处理，旨在提升立法透明度，支持对提案处理流程的监测和分析。数据涵盖数千条立法提案，通过自然语言处理技术进行了预处理和结构化，适合用于立法文本的分类和分析研究。数据中的法案提案以文本形式呈现，内容涉及健康主题的四个主要类别，并进一步细分为多个子类。
数据用途概述
该数据集适用于以下场景：
1. 立法分析：研究者可以利用数据集对巴西众议院的健康领域立法提案进行深入分析，了解提案的分布、主题趋势以及立法动态。
2. 机器学习和自然语言处理：数据集可用于训练和验证文本分类模型，特别是监督学习模型，以自动对新提案进行分类和主题识别。
3. 政策研究：政策制定者和研究人员可以借助数据集探索健康立法的演变，评估政策重点和方向，为未来的立法决策提供参考。
4. 社会监督：提升立法透明度，帮助公众更好地了解和监督议会中与健康相关的立法工作，促进民主参与。
5. 学术研究：为自然语言处理、机器学习和法律文本分析领域的研究人员提供高质量的数据支持，推动相关技术的发展和应用。
数据特征
- 数据范围：涵盖2011年至2014年提交的法案提案。
- 主题分类：采用四级分类体系，涵盖健康领域的核心主题及其子类。
- 文本格式：提案内容以标准化的文本格式呈现，适合机器学习和自然语言处理任务。
- 数据规模：包含数千条法案提案，提供充足的样本数量以支持模型训练和验证。
- 预处理情况：文本数据经过PDF到文本的转换和清洗，部分模型开发阶段使用了随机森林算法验证分类效果。
数据价值
本数据集为研究巴西众议院健康领域立法提供了一个全面的数据基础，不仅支持学术研究和技术创新，还能助力政策制定和立法监督。其结构化和标准化的设计使其易于使用，适合各种应用场景。通过深入分析，研究者可以揭示立法提案的主题模式、时间趋势以及与健康政策相关的立法动态，为相关领域的决策和研究提供有价值的信息。
