生物医学文献摘要生成数据集_Biomedical_Literature_Abstract_Generation_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：生物医学, 文本摘要, 自然语言处理, 蛋白质相互作用, 机器翻译, 摘要生成, 深度学习, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自生物医学文献的数据，记录了关于蛋白质相互作用研究的论文摘要及其相关信息，主要用于文本摘要生成和生物医学文本分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语料库。
地理范围：数据内容涉及全球范围内的生物医学研究。
数据维度：包括“cleaned_text1”（清洗后的文本）、“abstract”（原始摘要）、“extractive summary”（提取式摘要）、“shorter_abstract”（缩短后的摘要）、“named_entities”（命名实体）、“summary_textrank_bioranked”（TextRank算法生成的摘要）和“extractive_summary_M1/M2”（基于不同模型的提取式摘要）等字段。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，如1000.csv、1000_df.csv和first.csv等，便于文本处理和模型训练。
来源信息：数据集来源于对生物医学文献的收集和处理，已进行文本清洗和摘要生成等预处理。
该数据集适合用于文本摘要生成、信息抽取、命名实体识别等研究，以及相关领域的深度学习模型训练。
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：适用于生物医学、自然语言处理、人工智能等交叉领域的学术研究，如生物医学文本摘要生成、关键信息提取、蛋白质相互作用网络分析等。
行业应用：可以为生物医药行业、科研机构提供数据支持，尤其是在文献检索、药物研发、疾病诊断等领域。
决策支持：支持科研人员快速获取文献信息，加速研究进程，提高科研效率。
教育和培训：作为自然语言处理、深度学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解文本摘要技术在生物医学领域的应用。
此数据集特别适合用于探索生物医学文献摘要的生成方法，提升摘要质量，并帮助用户实现对生物医学文献的快速理解和信息提取。
