論文の概要: MedLogic-AQA: Enhancing Medical Question Answering with Abstractive Models Focusing on Logical Structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15463v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 18:29:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:17:52.548474
• Title: MedLogic-AQA: Enhancing Medical Question Answering with Abstractive Models Focusing on Logical Structures
• Title（参考訳）: MedLogic-AQA:論理構造に着目した抽象モデルによる医療質問応答の促進
• Authors: Aizan Zafar, Kshitij Mishra, Asif Ekbal,
• Abstract要約: 本稿では、文脈と質問から抽出した一階述語論理(FOL)に基づく規則を利用して、よく理解された回答を生成する新しい抽象QAシステムMedLogic-AQAを提案する。 この論理的推論と抽象的 QA との独特の融合は、論理的に健全で、関連性があり、係り合う答えを生み出すために我々のシステムに等しい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.262037382512975
• License:
• Abstract: In Medical question-answering (QA) tasks, the need for effective systems is pivotal in delivering accurate responses to intricate medical queries. However, existing approaches often struggle to grasp the intricate logical structures and relationships inherent in medical contexts, thus limiting their capacity to furnish precise and nuanced answers. In this work, we address this gap by proposing a novel Abstractive QA system MedLogic-AQA that harnesses First Order Logic (FOL) based rules extracted from both context and questions to generate well-grounded answers. Through initial experimentation, we identified six pertinent first-order logical rules, which were then used to train a Logic-Understanding (LU) model capable of generating logical triples for a given context, question, and answer. These logic triples are then integrated into the training of MedLogic-AQA, enabling effective and coherent reasoning during answer generation. This distinctive fusion of logical reasoning with abstractive QA equips our system to produce answers that are logically sound, relevant, and engaging. Evaluation with respect to both automated and human-based demonstrates the robustness of MedLogic-AQA against strong baselines. Through empirical assessments and case studies, we validate the efficacy of MedLogic-AQA in elevating the quality and comprehensiveness of answers in terms of reasoning as well as informativeness
• Abstract（参考訳）: 医療質問答え(QA)タスクでは、複雑な医療クエリに対する正確な応答を提供する上で、効果的なシステムの必要性が重要である。 しかし、既存のアプローチはしばしば、医学的文脈に固有の複雑な論理構造と関係を理解するのに苦労し、その能力は正確でニュアンスのある答えに制限される。 本研究では,一階述語論理(FOL)に基づく規則を文脈と質問から抽出し,十分な解を生成する新しい抽象的QAシステム MedLogic-AQA を提案する。 最初の実験により、関連する一階述語論理規則を6つ同定し、与えられた文脈、質問、回答に対して論理的三重項を生成できる論理的従属モデル(LU)を訓練した。 これらの論理トリプルは、MedLogic-AQAのトレーニングに統合され、回答生成時の効果的で一貫性のある推論を可能にする。 この論理的推論と抽象的 QA との独特の融合は、論理的に健全で、関連性があり、係り合う答えを生み出すために我々のシステムに等しい。 自動化と人間に基づく評価は,MedLogic-AQAの強いベースラインに対する堅牢性を示す。 経験的評価とケーススタディを通じて、情報性だけでなく推論の観点から回答の品質と包括性を高める上でのMedLogic-AQAの有効性を検証する。

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