医疗问答意图识别与答案生成数据集_Medical_Question_Answering_Intent_Recognition_and_Answer_Generation
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗问答, 意图识别, 答案生成, 文本嵌入, 对话系统, 自然语言处理, 机器学习, 问答系统
数据概述：
该数据集包含用于医疗问答任务的数据，旨在支持意图识别和答案生成模型的训练与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于互联网，未限定特定地理区域，但内容涉及通用医疗知识。
数据维度：包括“short_question”（简短问题）、“short_answer”（简短答案）、“tags”（问题标签）、“label”（分类标签，用于指示问题意图，如病情诊断、用药指导等）以及“short_answer_embed_numpy”（答案的文本嵌入向量）和“short_question_embed_numpy”（问题的文本嵌入向量）。
数据格式：包含re_train_embeds.csv和re_validation_embeds.csv两个CSV文件，分别提供训练集和验证集数据；以及train_gpt_data.pkl和validation_gpt_data.pkl两个pickle文件，其中包含用于GPT模型的数据。CSV文件便于文本分析和嵌入向量计算，pickle文件则适用于GPT模型的训练。
来源信息：数据来源于公开的医疗问答资源和文本数据集，经过预处理和标注，生成了用于训练和评估的结构化数据。
该数据集适合用于医疗问答系统的构建，特别是意图识别和答案生成模型的开发，以及文本嵌入技术的应用。
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：适用于自然语言处理、信息检索、深度学习等领域的学术研究，如医疗问答系统的构建、意图识别模型的优化、答案生成模型的改进以及文本嵌入向量的分析。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，可应用于智能问诊、在线健康咨询、疾病知识库构建、患者自助服务等领域。
决策支持：支持医疗机构和健康管理平台进行智能决策，提高患者服务效率和质量。
教育和培训：作为人工智能、自然语言处理、医疗信息学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗问答系统的构建过程。
此数据集特别适合用于探索医疗问答中问题与答案之间的语义关系，以及利用文本嵌入技术提升问答系统的准确性和效率，从而实现智能医疗服务的优化和升级。
