药物相关问答多语言数据集MultilingualQuestionAnsweringDatasetonDrugs-gsaichaitanya
数据来源：互联网公开数据
标签：药物, 问答系统, 文本分类, 多语言, 英语, 泰卢固语, 医疗健康, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自互联网的药物相关问答数据，记录了以英语和泰卢固语提出的关于药物的问题，并标注了相应的类别。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据主要面向英语和泰卢固语使用者，涵盖了全球范围内对药物的常见疑问。
数据维度：数据集包括两个主要语言版本：英语和泰卢固语。每个语言版本包含问题文本（question_english 或 question_telugu）、类别标签（label，如 drug, disease, other）以及文件路径（path）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train_encsv、train_tecsv、test_encsv和test_tecsv四个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的问答语料库，并经过了结构化处理，方便进行文本分类和信息检索任务。
该数据集适合用于多语言问答系统的构建、药物信息检索、文本分类和自然语言处理相关的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于多语言问答系统、文本分类、信息抽取等方面的学术研究，以及医疗健康领域的知识图谱构建。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，例如智能问诊系统、药物信息查询平台、多语言患者服务等。
决策支持：支持药物研发、药品管理、患者教育等方面的决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员实践多语言文本处理技术。
此数据集特别适合用于探索多语言环境下药物信息的获取与处理，提升用户对药物相关信息的理解和应用能力。
