医学文本摘要生成训练数据集MedicalTextSummarizationTrainingDataset-harishek1995
数据来源：互联网公开数据
标签：医学, 文本摘要, 自然语言处理, 机器翻译, 训练数据, 命名实体识别, 文本生成, 对抗训练
数据概述：
该数据集包含用于医学文本摘要生成的训练数据，记录了医学文献中的长文本片段及其对应的摘要。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于医学领域，未限定具体地理范围。
数据维度：数据集包含以下字段：
Entity2：第二实体，通常为医学术语或概念。
Simplified_Synonym_2：第二实体的简化同义词。
sentence2：原始长文本句子。
target：目标摘要文本。
Masked_Complex_Sentence_1：经过掩码处理的复杂句子，用于特定的训练任务。
数据格式：CSV格式，文件名为BART_trainset_09132021.csv，便于文本处理和模型训练。
数据来源：数据来源于医学文献，经过了预处理和标注，旨在为摘要生成任务提供高质量的训练数据。
该数据集适合用于医学文本摘要生成、命名实体识别和文本生成等相关研究。
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：适用于医学文本摘要、信息抽取、知识图谱构建等学术研究。
行业应用：为医疗行业提供数据支持，如辅助医生快速了解医学文献、优化电子病历管理等。
决策支持：支持医学研究和临床实践中的信息检索与决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、医学信息学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解医学文本处理技术。
此数据集特别适合用于训练和评估基于Transformer模型的文本摘要系统，帮助用户提高摘要质量和效率。
