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license: apache-2.0 |
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dataset_info: |
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features: |
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- name: 類別 |
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dtype: string |
|
- name: 類別名称 |
|
dtype: string |
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- name: 中分類名 |
|
dtype: string |
|
- name: text |
|
dtype: string |
|
- name: label |
|
dtype: int64 |
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splits: |
|
- name: train |
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num_bytes: 1282617 |
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num_examples: 3342 |
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- name: test |
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num_bytes: 458839 |
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num_examples: 1115 |
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download_size: 587516 |
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dataset_size: 1741456 |
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configs: |
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- config_name: default |
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data_files: |
|
- split: train |
|
path: data/train-* |
|
- split: test |
|
path: data/test-* |
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task_categories: |
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- text-classification |
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language: |
|
- ja |
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埋め込みモデルの学習、評価のためのクラスタリングデータセットです。 |
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[独立行政法人医薬品医療機器総合機構のウェブサイト](https://www.std.pmda.go.jp/scripts/stdDB/conf/stdDB_confjmdn.cgi)のページから取得したデータを整形して作成しました。 |
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[利用規約](https://www.pmda.go.jp/0048.html)に基づき、出展を明示してデータセットとして公開しております。 |
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2024/6/22時点でダウンロードしたデータから「類別コード」が空欄のデータを削除しました。 |
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text列は「一般的名称」と「一般的名称定義」を結合したデータです。 |
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label列は「類別コード」に該当します。 |
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labelの割合を保ちつつ、ランダムにtrainとtestに分割しました。 |
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それぞれのsplitの件数は以下の通りです。 |
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| label | 類別 | train | test | |
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|--------:|:-------|--------:|-------:| |
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| 0 | プ01 | 131 | 43 | |
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| 1 | プ02 | 14 | 5 | |
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| 2 | 医01 | 5 | 2 | |
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| 3 | 医02 | 20 | 7 | |
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| 4 | 医03 | 6 | 2 | |
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| 5 | 医04 | 257 | 85 | |
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| 6 | 医05 | 8 | 3 | |
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| 7 | 医06 | 9 | 3 | |
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| 8 | 器01 | 28 | 10 | |
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| 9 | 器02 | 14 | 5 | |
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| 10 | 器03 | 24 | 8 | |
|
| 11 | 器04 | 1 | 0 | |
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| 12 | 器05 | 22 | 7 | |
|
| 13 | 器06 | 65 | 22 | |
|
| 14 | 器07 | 189 | 63 | |
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| 15 | 器08 | 5 | 2 | |
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| 16 | 器09 | 113 | 38 | |
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| 17 | 器10 | 54 | 18 | |
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| 18 | 器11 | 14 | 4 | |
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| 19 | 器12 | 182 | 61 | |
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| 20 | 器13 | 4 | 2 | |
|
| 21 | 器14 | 2 | 1 | |
|
| 22 | 器15 | 1 | 0 | |
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| 23 | 器16 | 10 | 4 | |
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| 24 | 器17 | 67 | 22 | |
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| 25 | 器18 | 11 | 3 | |
|
| 26 | 器19 | 6 | 2 | |
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| 27 | 器20 | 7 | 3 | |
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| 28 | 器21 | 217 | 72 | |
|
| 29 | 器22 | 48 | 15 | |
|
| 30 | 器23 | 11 | 4 | |
|
| 31 | 器24 | 54 | 18 | |
|
| 32 | 器25 | 189 | 63 | |
|
| 33 | 器26 | 4 | 2 | |
|
| 34 | 器27 | 4 | 1 | |
|
| 35 | 器28 | 10 | 3 | |
|
| 36 | 器29 | 43 | 14 | |
|
| 37 | 器30 | 75 | 25 | |
|
| 38 | 器31 | 35 | 12 | |
|
| 39 | 器32 | 35 | 12 | |
|
| 40 | 器33 | 2 | 1 | |
|
| 41 | 器34 | 18 | 6 | |
|
| 42 | 器35 | 5 | 1 | |
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| 43 | 器36 | 4 | 2 | |
|
| 44 | 器37 | 9 | 2 | |
|
| 45 | 器38 | 9 | 3 | |
|
| 46 | 器39 | 20 | 7 | |
|
| 47 | 器40 | 10 | 3 | |
|
| 48 | 器41 | 1 | 0 | |
|
| 49 | 器42 | 11 | 4 | |
|
| 50 | 器43 | 3 | 0 | |
|
| 51 | 器44 | 3 | 2 | |
|
| 52 | 器45 | 1 | 1 | |
|
| 53 | 器46 | 14 | 4 | |
|
| 54 | 器47 | 60 | 20 | |
|
| 55 | 器48 | 14 | 4 | |
|
| 56 | 器49 | 61 | 21 | |
|
| 57 | 器50 | 16 | 6 | |
|
| 58 | 器51 | 405 | 135 | |
|
| 59 | 器52 | 13 | 4 | |
|
| 60 | 器53 | 5 | 1 | |
|
| 61 | 器54 | 4 | 1 | |
|
| 62 | 器55 | 33 | 11 | |
|
| 63 | 器56 | 27 | 9 | |
|
| 64 | 器57 | 2 | 1 | |
|
| 65 | 器58 | 104 | 35 | |
|
| 66 | 器59 | 6 | 2 | |
|
| 67 | 器60 | 15 | 5 | |
|
| 68 | 器61 | 7 | 2 | |
|
| 69 | 器62 | 12 | 3 | |
|
| 70 | 器63 | 3 | 0 | |
|
| 71 | 器64 | 2 | 0 | |
|
| 72 | 器65 | 16 | 5 | |
|
| 73 | 器66 | 4 | 1 | |
|
| 74 | 器67 | 4 | 2 | |
|
| 75 | 器68 | 4 | 1 | |
|
| 76 | 器69 | 10 | 4 | |
|
| 77 | 器70 | 8 | 3 | |
|
| 78 | 器71 | 4 | 1 | |
|
| 79 | 器72 | 17 | 6 | |
|
| 80 | 器73 | 12 | 3 | |
|
| 81 | 器74 | 93 | 31 | |
|
| 82 | 器75 | 3 | 1 | |
|
| 83 | 器76 | 9 | 3 | |
|
| 84 | 器77 | 6 | 2 | |
|
| 85 | 器78 | 23 | 8 | |
|
| 86 | 器79 | 2 | 1 | |
|
| 87 | 器80 | 8 | 3 | |
|
| 88 | 器81 | 2 | 0 | |
|
| 89 | 器83 | 2 | 1 | |
|
| 90 | 器84 | 6 | 2 | |
|
| 91 | 歯01 | 34 | 11 | |
|
| 92 | 歯02 | 22 | 7 | |
|
| 93 | 歯03 | 17 | 6 | |
|
| 94 | 歯04 | 6 | 2 | |
|
| 95 | 歯05 | 86 | 29 | |
|
| 96 | 歯06 | 17 | 6 | |
|
| 97 | 歯07 | 10 | 4 | |
|
| 98 | 歯08 | 6 | 2 | |
|
| 99 | 歯09 | 13 | 4 | |
|
| 100 | 衛01 | 0 | 1 | |
|
| 101 | 衛02 | 2 | 1 | |
|
| 102 | 衛03 | 3 | 2 | |
