論文の概要: emrQA-msquad: A Medical Dataset Structured with the SQuAD V2.0 Framework, Enriched with emrQA Medical Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12050v1
- Date: Thu, 18 Apr 2024 10:06:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-19 12:41:30.608648
- Title: emrQA-msquad: A Medical Dataset Structured with the SQuAD V2.0 Framework, Enriched with emrQA Medical Information
- Title（参考訳）: emrQA-msquad:SQuAD V2.0フレームワークで構築された医療データセット。
- Authors: Jimenez Eladio, Hao Wu,
- Abstract要約: emrQA-msquadデータセットは、医学用語の複雑さに対処するために開発された。
Span抽出タスク専用の医療データセットが導入され、システムの堅牢性が強化された。
BERT、RoBERTa、Tiny RoBERTaといったモデルの微調整により、F1スコアの範囲での応答精度は0.75から1.00に向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2083091880368855
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Machine Reading Comprehension (MRC) holds a pivotal role in shaping Medical Question Answering Systems (QAS) and transforming the landscape of accessing and applying medical information. However, the inherent challenges in the medical field, such as complex terminology and question ambiguity, necessitate innovative solutions. One key solution involves integrating specialized medical datasets and creating dedicated datasets. This strategic approach enhances the accuracy of QAS, contributing to advancements in clinical decision-making and medical research. To address the intricacies of medical terminology, a specialized dataset was integrated, exemplified by a novel Span extraction dataset derived from emrQA but restructured into 163,695 questions and 4,136 manually obtained answers, this new dataset was called emrQA-msquad dataset. Additionally, for ambiguous questions, a dedicated medical dataset for the Span extraction task was introduced, reinforcing the system's robustness. The fine-tuning of models such as BERT, RoBERTa, and Tiny RoBERTa for medical contexts significantly improved response accuracy within the F1-score range of 0.75 to 1.00 from 10.1% to 37.4%, 18.7% to 44.7% and 16.0% to 46.8%, respectively. Finally, emrQA-msquad dataset is publicy available at https://huggingface.co/datasets/Eladio/emrqa-msquad.
- Abstract（参考訳）: 機械読解包括(MRC)は、医療質問回答システム(QAS)を形作り、医療情報へのアクセスと適用の景観を変革する上で重要な役割を担っている。
しかし、複雑な用語や問題あいまいさといった医学分野における固有の課題は、革新的な解決策を必要としている。
ひとつの重要なソリューションは、専門的な医療データセットの統合と、専用のデータセットの作成である。
この戦略的アプローチはQASの精度を高め、臨床意思決定と医学研究の進歩に寄与する。
医学用語の複雑さに対処するため、特殊なデータセットが統合され、 emrQA から派生した新しい Span 抽出データセットで例示されるが、163,695 の質問と 4,136 の回答に再構成され、この新しいデータセットは emrQA-msquad データセットと呼ばれた。
さらに、曖昧な質問に対して、Span抽出タスク専用の医療データセットが導入され、システムの堅牢性が強化された。
BERT、RoBERTa、Tiny RoBERTaといった医療用モデルの微調整により、F1スコアの範囲での応答精度は10.1%から37.4%、18.7%から44.7%、16.0%から46.8%と大幅に改善された。
EmrQA-msquadデータセットはhttps://huggingface.co/datasets/Eladio/emrqa-msquadで公開されている。
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