論文の概要: Improving Health Question Answering with Reliable and Time-Aware Evidence Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08359v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 09:56:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 15:26:16.008384
• Title: Improving Health Question Answering with Reliable and Time-Aware Evidence Retrieval
• Title（参考訳）: 信頼性と時間的証拠検索による健康質問応答の改善
• Authors: Juraj Vladika, Florian Matthes,
• Abstract要約: 本研究は,オープンドメインのQA設定に焦点をあて,重要な課題は,まず大きな知識ベースで関連する証拠を明らかにすることである。 一般的な検索対象QAパイプラインとPubMedを信頼できる医療研究資料のコレクションとして活用することにより、3つの多様なデータセットからの健康問題に答える。 以上の結果から,検索した文書の量を削減し,最近かつ高度に引用された文書を優先することで,最終マクロF1スコアを最大10%向上させることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.69361786082969
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In today's digital world, seeking answers to health questions on the Internet is a common practice. However, existing question answering (QA) systems often rely on using pre-selected and annotated evidence documents, thus making them inadequate for addressing novel questions. Our study focuses on the open-domain QA setting, where the key challenge is to first uncover relevant evidence in large knowledge bases. By utilizing the common retrieve-then-read QA pipeline and PubMed as a trustworthy collection of medical research documents, we answer health questions from three diverse datasets. We modify different retrieval settings to observe their influence on the QA pipeline's performance, including the number of retrieved documents, sentence selection process, the publication year of articles, and their number of citations. Our results reveal that cutting down on the amount of retrieved documents and favoring more recent and highly cited documents can improve the final macro F1 score up to 10%. We discuss the results, highlight interesting examples, and outline challenges for future research, like managing evidence disagreement and crafting user-friendly explanations.
• Abstract（参考訳）: 今日のデジタル世界では、インターネット上で健康問題に対する回答を求めるのが一般的である。 しかし、既存の質問応答(QA)システムは、しばしば事前選択された、注釈付きエビデンス文書に頼っているため、新しい質問に対処するには不十分である。 本研究は,オープンドメインのQA設定に焦点をあて,重要な課題は,まず大きな知識ベースで関連する証拠を明らかにすることである。 一般的な検索対象QAパイプラインとPubMedを信頼できる医療研究資料のコレクションとして活用することにより、3つの多様なデータセットからの健康問題に答える。 我々は、検索された文書の数、文章の選択プロセス、記事の発行年、引用数など、QAパイプラインのパフォーマンスへの影響を観察するために、異なる検索設定を変更した。 以上の結果から,検索した文書の量を削減し,最近かつ高度に引用された文書を優先することで,最終マクロF1スコアを最大10%向上させることができることがわかった。 結果について議論し、興味深い事例を取り上げ、エビデンスの不一致の管理やユーザフレンドリーな説明の作成など、今後の研究の課題を概説する。

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