Vi presenterar PubMed 200k RCT 1, en ny datauppsättning baserad på PubMed för sekventiell mening klassificering. Datasetet består av cirka 200.000 abstracts av randomiserade kontrollerade prövningar, totalt 2,3 miljoner meningar. Varje mening i varje abstrakt är märkt med sin roll i det abstrakta med hjälp av en av följande klasser: bakgrund, mål, metod, resultat eller slutsats. Syftet med att släppa denna datauppsättning är tvåfaldigt. För det första är majoriteten av dataset för sekventiell korttextklassificering (dvs. klassificering av korta texter som visas i sekvenser) små: vi hoppas att släppa en ny stor dataset kommer att bidra till att utveckla mer exakta algoritmer för denna uppgift. För det andra behöver forskarna ur ett applikationsperspektiv bättre verktyg för att effektivt skumma igenom litteraturen. Att automatiskt klassificera varje mening i ett abstract skulle hjälpa forskare att läsa abstracts mer effektivt, särskilt inom områden där abstracts kan vara långa, såsom det medicinska området.
Ett annat dataset är PubMed 200k RCT, som innehåller cirka 200.000 abstracts av randomiserade kontrollerade prövningar (RCT), och totalt 2,3 miljoner meningar REF.
PubMed 200k RCT: a Dataset for Sequential Sentence Classification in Medical Abstracts
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}