論文の概要: Sebis at SemEval-2023 Task 7: A Joint System for Natural Language
Inference and Evidence Retrieval from Clinical Trial Reports
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13180v1
- Date: Tue, 25 Apr 2023 22:22:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-27 16:16:04.880298
- Title: Sebis at SemEval-2023 Task 7: A Joint System for Natural Language
Inference and Evidence Retrieval from Clinical Trial Reports
- Title（参考訳）: Sebis at SemEval-2023 Task 7: A Joint System for Natural Language Inference and Evidence Retrieval from Clinical Trial Reports
- Authors: Juraj Vladika, Florian Matthes
- Abstract要約: SemEval-2023 Task 7は、エビデンス検索と臨床試験データからの自然言語推論という2つのタスクのためのNLPシステムを開発することを目的としていた。
モデルを形式化し,その特性と課題を提示し,得られた結果の分析を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.799536002595393
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the increasing number of clinical trial reports generated every day, it
is becoming hard to keep up with novel discoveries that inform evidence-based
healthcare recommendations. To help automate this process and assist medical
experts, NLP solutions are being developed. This motivated the SemEval-2023
Task 7, where the goal was to develop an NLP system for two tasks: evidence
retrieval and natural language inference from clinical trial data. In this
paper, we describe our two developed systems. The first one is a pipeline
system that models the two tasks separately, while the second one is a joint
system that learns the two tasks simultaneously with a shared representation
and a multi-task learning approach. The final system combines their outputs in
an ensemble system. We formalize the models, present their characteristics and
challenges, and provide an analysis of achieved results.
- Abstract（参考訳）: 毎日生成される臨床試験報告の数が増えるにつれて、証拠に基づく医療勧告を知らせる新たな発見に追随することは難しくなってきている。
このプロセスを自動化し、医療専門家を支援するため、NLPソリューションが開発されている。
これは、エビデンス検索と臨床試験データからの自然言語推論の2つのタスクのためのnlpシステムの開発を目標としたsemeval-2023タスク7の動機となった。
本稿では,2つのシステムについて述べる。
1つは2つのタスクを個別にモデル化するパイプラインシステムであり、2つ目は2つのタスクを共有表現とマルチタスク学習アプローチで同時に学習するジョイントシステムである。
最終的なシステムは、その出力をアンサンブルシステムに結合する。
モデルを形式化し,その特性と課題を提示し,得られた結果の分析を行う。
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