論文の概要: Overview of BioASQ 2020: The eighth BioASQ challenge on Large-Scale
Biomedical Semantic Indexing and Question Answering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14618v1
- Date: Mon, 28 Jun 2021 12:24:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-29 14:02:14.976972
- Title: Overview of BioASQ 2020: The eighth BioASQ challenge on Large-Scale
Biomedical Semantic Indexing and Question Answering
- Title(参考訳): BioASQ 2020: 大規模バイオメディカルセマンティックインデクシングと質問回答に関する第8回BioASQチャレンジの概要
- Authors: Anastasios Nentidis, Anastasia Krithara, Konstantinos Bougiatiotis,
Martin Krallinger, Carlos Rodriguez-Penagos, Marta Villegas, Georgios
Paliouras
- Abstract要約: 本稿では,評価フォーラム (CLEF) 2020 カンファレンス・ラボで実験室として実施されている BioASQ チャレンジの第8版の概要を紹介する。
BioASQは、大規模バイオメディカルセマンティックインデックスと質問応答のためのシステムと方法論の推進を目的とした一連の課題である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.554739162185774
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present an overview of the eighth edition of the BioASQ
challenge, which ran as a lab in the Conference and Labs of the Evaluation
Forum (CLEF) 2020. BioASQ is a series of challenges aiming at the promotion of
systems and methodologies for large-scale biomedical semantic indexing and
question answering. To this end, shared tasks are organized yearly since 2012,
where different teams develop systems that compete on the same demanding
benchmark datasets that represent the real information needs of experts in the
biomedical domain. This year, the challenge has been extended with the
introduction of a new task on medical semantic indexing in Spanish. In total,
34 teams with more than 100 systems participated in the three tasks of the
challenge. As in previous years, the results of the evaluation reveal that the
top-performing systems managed to outperform the strong baselines, which
suggests that state-of-the-art systems keep pushing the frontier of research
through continuous improvements.
- Abstract(参考訳): 本稿では,評価フォーラム (CLEF) 2020 のラボとして実施されている BioASQ チャレンジの第8版の概要を紹介する。
BioASQは、大規模バイオメディカルセマンティックインデックスと質問応答のためのシステムと方法論の推進を目的とした一連の課題である。
この目的のために、共有タスクは2012年から毎年組織され、異なるチームが、バイオメディカルドメインの専門家の実際の情報ニーズを表す、同じ要求の高いベンチマークデータセットで競うシステムを開発する。
今年は、スペイン語で医療意味索引付けに関する新しいタスクを導入することで、課題が拡大された。
合計で、100以上のシステムを持つ34チームが、チャレンジの3つのタスクに参加した。
前年と同様に、評価の結果、トップパフォーマンスのシステムは強力なベースラインを上回り、最先端のシステムは継続的な改善を通じて研究の最前線を推し進めていることを示している。
関連論文リスト
- Capabilities of Gemini Models in Medicine [100.60391771032887]
医療専門のマルチモーダルモデルであるMed-Geminiを紹介する。
メドジェニーニを14の医療ベンチマークで評価し,その内10に新たな最先端(SoTA)性能を確立した。
我々の結果は、Med-Geminiの可能性を示唆する証拠を提供するが、より厳密な評価は実世界の展開に先立って重要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-29T04:11:28Z) - Advancing Chinese biomedical text mining with community challenges [5.394303108735509]
本研究は,中国におけるバイオメディカルテキストマイニングにおける地域社会の課題の最近の進展を概観することを目的としている。
2017年から2023年までの6つのコミュニティ課題から39の評価タスクを特定しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-07T06:52:51Z) - ProBio: A Protocol-guided Multimodal Dataset for Molecular Biology Lab [67.24684071577211]
研究結果を複製するという課題は、分子生物学の分野に重大な障害をもたらしている。
まず、この目的に向けた最初のステップとして、ProBioという名前の包括的なマルチモーダルデータセットをキュレートする。
次に、透明なソリューショントラッキングとマルチモーダルなアクション認識という2つの挑戦的なベンチマークを考案し、BioLab設定におけるアクティビティ理解に関連する特徴と難しさを強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-01T14:44:01Z) - Overview of BioASQ 2023: The eleventh BioASQ challenge on Large-Scale
Biomedical Semantic Indexing and Question Answering [0.1759008116536278]
BioASQは、大規模バイオメディカルセマンティックインデックスと質問応答の進歩を促進する一連の課題である。
今年、BioASQは、確立された2つのタスクbとSynergyの新しいエディションと、医療処置を伴うスペイン語における臨床内容の意味的アノテーションに関する新しいタスク(MedProcNER)で構成された。
このバージョンのBioASQでは、競合する28のチームが、チャレンジの3つの異なる共有タスクに対して合計150以上の異なるシステムの結果を提出した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-11T09:20:33Z) - The KiTS21 Challenge: Automatic segmentation of kidneys, renal tumors,
and renal cysts in corticomedullary-phase CT [50.41526598153698]
本稿では,2021 Kidney and Kidney tumor Challenge (KiTS21)の挑戦報告について述べる。
KiTS21は2019年に発売された最初のエディションの続編であり、チャレンジの設計方法に様々な革新が加えられている。
トップパフォーマンスのチームは、2019年のアートセットの状況よりも大幅に改善され、このパフォーマンスは人間レベルのパフォーマンスに近いことが示されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-05T02:00:14Z) - BiomedGPT: A Generalist Vision-Language Foundation Model for Diverse Biomedical Tasks [68.39821375903591]
汎用AIは、さまざまなデータ型を解釈する汎用性のために、制限に対処する可能性を秘めている。
本稿では,最初のオープンソースかつ軽量な視覚言語基盤モデルであるBiomedGPTを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-26T17:14:43Z) - Overview of BioASQ 2022: The tenth BioASQ challenge on Large-Scale
Biomedical Semantic Indexing and Question Answering [0.16252563723817934]
BioASQは、大規模バイオメディカルセマンティックインデックスと質問応答の領域における進歩を促進する一連の課題である。
今年、BioASQは挑戦の4つの異なるタスクに対して合計38チームから170以上の異なるシステムを受け取りました。
競合するシステムの大半は強力なベースラインを上回り、この領域における最先端の継続的な進歩を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-13T09:04:18Z) - Lung-Originated Tumor Segmentation from Computed Tomography Scan (LOTUS)
Benchmark [48.30502612686276]
肺癌は最も致命的ながんの1つであり、その効果的な診断と治療は腫瘍の正確な悪性度に依存している。
現在最も一般的なアプローチであるHuman-centered segmentationは、サーバ間変動の対象となる。
2018年のVIPカップは、42か国から競争データにアクセスするための世界的な参加から始まった。
簡単に言えば、競争中に提案されたアルゴリズムはすべて、偽陽性還元手法と組み合わせたディープラーニングモデルに基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-03T03:06:38Z) - Overview of BioASQ 2021: The ninth BioASQ challenge on Large-Scale
Biomedical Semantic Indexing and Question Answering [0.293168019422713]
BioASQの課題は、大規模バイオメディカルセマンティックインデックスと質問応答の最先端化である。
本稿では,評価フォーラム(CLEF, Conference and Labs of the Evaluation Forum)2021におけるBioASQチャレンジの9回目の概要について述べる。
合計で170以上のシステムを持つ42チームが、チャレンジの4つのタスクに参加するために登録された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-28T10:03:11Z) - Results of the seventh edition of the BioASQ Challenge [1.2617078020344616]
本稿では,第7回BioASQチャレンジの結果を紹介する。
BioASQチャレンジの目的は、大規模バイオメディカルセマンティックインデックスと質問応答のタスクにおける課題の組織化によるシステムと方法論の促進である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-16T14:23:27Z) - Analysing Affective Behavior in the First ABAW 2020 Competition [49.90617840789334]
ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-Wild) 2020コンペティションは、3つの主要な行動タスクの自動分析を目的とした最初のコンペティションである。
アルゼンチンのブエノスアイレスで2020年5月に開催されたIEEE Face and Gesture Recognitionと共同で開催されるこのコンペティションについて説明する。
評価指標を概説し,ベースラインシステムとトップ3の実施するチームの方法論をチャレンジ毎に提示し,その結果を最終的に提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-30T15:41:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。