ChatGPT医疗应用研究文献数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：PubMed, 医疗, ChatGPT, 研究论文, 文本分析, 长上下文建模, 大语言模型, Gemini
数据概述：
本数据集由 Google - Gemini Long Context 竞赛产生，包含通过 PubMed 搜索获取的关于 ChatGPT 在医疗领域应用的完整研究论文文本。数据集还包含了 Gemini 1.5 Flash 大语言模型对文章的相关性筛选结果及元数据。数据集旨在支持长上下文建模研究，特别是针对大语言模型在医疗文本分析和理解方面的应用。数据结构清晰，字段定义明确，适合用于自然语言处理、文本分析和医疗领域研究。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 文本分析与建模：研究者可以利用数据集中的完整论文文本和相关性筛选结果，探索长上下文建模技术在医疗文献分析中的应用，评估大语言模型在理解和提取关键信息方面的表现。
2. 医疗领域研究：医学研究人员可以基于数据集中的论文内容，分析 ChatGPT 在医疗实践中的应用现状和趋势，探讨其在诊断、治疗、患者管理等方面的作用。
3. 大语言模型训练与评估：开发者可以使用数据集中的元数据和筛选结果，训练和优化长上下文大语言模型，评估模型在医疗文本理解任务中的性能。
4. 竞赛与挑战：数据集最初为 Google - Gemini Long Context 竞赛设计，可用于类似竞赛场景，帮助参赛者验证模型在真实医疗文本数据上的表现。
字段概述（以下为简要说明，具体字段定义请参考数据集文档）：
- 论文完整文本：来自 PubMed 的医疗领域研究论文全文，包含标题、摘要、正文、参考文献等信息。
- 相关性筛选结果：Gemini 1.5 Flash LLM 对每篇论文的筛选结果，用于评估论文与 ChatGPT 在医疗领域的相关性。
- 元数据：包括论文的出版时间、作者信息、期刊名称、DOI（数字对象标识符）等，为研究提供上下文和背景信息。
通过本数据集，研究者和开发者能够深入探索 ChatGPT 在医疗领域的应用潜力，同时推动长上下文建模技术在实际场景中的发展。
