精神健康药物不良反应文本分类数据集MentalHealthMedicationAdverseReactionTextClassificationDataset-baorbaor
数据来源：互联网公开数据
标签：精神健康, 药物不良反应, 文本分类, 情感分析, 临床试验, 自然语言处理, 机器学习, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的精神健康药物相关文本数据，记录了患者对药物治疗的体验和不良反应。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的文本语料库。
地理范围：数据来源未明确，但内容涉及全球范围内的精神健康药物使用。
数据维度：包括“sentences”（患者的文本描述）以及多个分类标签，如“ADR”（不良反应）、“WD”（戒断反应）、“EF”（疗效）、“INF”（感染）、“SSI”（自杀倾向）、“DI”（药物相互作用）、“Findings”（发现）和“Others”（其他）。
数据格式：主要数据格式为CSV，文件名为PsyTAR.csv，便于进行文本分析和机器学习模型的训练。此外，还包括JSON、XLSX和H5格式文件，可能包含训练集、测试集、模型结构或预训练的嵌入层。
来源信息：数据来源未明确，但包含了患者的药物使用体验和相关不良反应描述。
该数据集适合用于精神健康领域文本分析、药物不良反应预测和情感分析等研究。
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：适用于精神健康、医学文本挖掘和自然语言处理交叉领域的学术研究，如药物不良反应的自动识别、情感分析、患者体验分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在药物警戒、临床试验数据分析、患者反馈分析等领域。
决策支持：支持医疗机构和制药企业在药物研发、临床实践和患者关怀方面的决策制定。
教育和培训：作为医学、心理学、数据科学等相关专业的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物不良反应的文本特征。
此数据集特别适合用于探索药物不良反应与患者文本描述之间的关系，帮助用户实现对药物不良反应的自动识别、情感分析和预测，从而改善患者护理和药物研发流程。
