土耳其医生患者问答数据集-2023-kaayra2000
数据来源：互联网公开数据
标签：医生患者问答,医学,自然语言处理,教育,土耳其,数据分析,健康沟通
数据概述：
本数据集是土耳其医生网站（doktorsitesi）数据集的清洗版本，包含2023年医生与患者之间的问答记录。数据集经过清洗，移除了电话号码、电子邮件地址、完整地址等敏感信息，并修正了标点符号和大小写问题。该数据集涵盖多种医学主题，适用于分析医生与患者之间的沟通模式。
数据集包含4个主要字段：
- Ünvan（Title）：医生的职称
- Alan（Speciality）：医生的专长领域
- Soru（Question）：患者的提问
- Cevap（Answer）：医生的回答
数据集语言为土耳其语。
数据用途概述：
该数据集适用于多种应用场景，包括医学研究、自然语言处理（NLP）任务和医学教育培训。研究人员可以利用该数据集进行医学沟通模式的研究；NLP专家可以使用该数据集开发和测试语言处理模型；教育机构可以利用该数据集进行医学沟通技能的教学。
举例：
1. 医学研究人员可以通过分析医生和患者的问答记录，了解不同医学领域中的常见问题和解决方案。
2. 自然语言处理专家可以利用该数据集训练文本分类模型，以自动识别患者的症状描述或医生的专业建议。
3. 医学教育者可以将问答记录作为教学材料，帮助学生理解医生与患者之间的沟通技巧。
限制：
- 数据隐私：尽管数据经过清洗，但仍可能存在隐私泄露的风险。
- 答案质量：医生的回答质量可能存在较大差异。
- 潜在偏见：数据收集过程可能引入某些偏见。
总体评估：
土耳其医生患者问答数据集（Patient Doctor Q&A TR 2023）是一个宝贵的资源，可用于理解真实的医疗沟通模式。经过清洗的数据集为医学研究和教育提供了重要的数据支持。然而，在使用时应考虑到数据隐私和答案质量的限制，并注意潜在的偏见问题。
