論文の概要: QU-NLP at ArchEHR-QA 2026: Two-Stage QLoRA Fine-Tuning of Qwen3-4B for Patient-Oriented Clinical Question Answering and Evidence Sentence Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14175v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 11:24:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-19 19:09:11.699617
• Title: QU-NLP at ArchEHR-QA 2026: Two-Stage QLoRA Fine-Tuning of Qwen3-4B for Patient-Oriented Clinical Question Answering and Evidence Sentence Alignment
• Title（参考訳）: ArchEHR-QA 2026におけるQU-NLP:Qwen3-4Bの2段階QLoRAファインタニング
• Authors: Mohammad AL-Smadi,
• Abstract要約: 本稿では,ArchEHR-QA共有タスクのサブタスク3(回答生成)とサブタスク4(証拠文アライメント)の両方に対処する統一システムを提案する。 Subtask 3では、4ビットNF4量子化でロードされたQwen3-4Bに2段階の量子化低ランク適応(QLoRA)を適用する。 Subtask 4では,相対しきい値付きBM25,TF-IDFコサイン類似度,微調整型クロスエンコーダの3種類の検索手法の重み付けアンサンブルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a unified system addressing both Subtask 3 (answer generation) and Subtask 4 (evidence sentence alignment) of the ArchEHR-QA Shared Task. For Subtask 3, we apply two-stage Quantised Low-Rank Adaptation (QLoRA) to Qwen3-4B loaded in 4-bit NF4 quantisation: first on 30,000 samples from the emrQA-MedSQuAD corpus to establish clinical domain competence, then on the 20 annotated development cases to learn the task-specific output style. Our system achieves an overall score of 32.87 on the official test-2026 split (BLEU = 9.42, ROUGE-L = 27.04, SARI = 55.42, BERTScore = 43.00, AlignScore = 25.28, MEDCON = 37.04). For Subtask 4, we develop a weighted ensemble of three retrieval methods - BM25 with relative thresholding, TF-IDF cosine similarity, and a fine-tuned cross-encoder - to identify note sentences supporting a given gold answer, achieving a micro-F1 of 67.16 on the 100-case test set. Experiments reveal that both subtasks expose the same fundamental challenge: 20 annotated training cases are insufficient to distinguish relevant from irrelevant clinical sentences, pointing to data augmentation as the highest-leverage future direction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ArchEHR-QA共有タスクのサブタスク3(回答生成)とサブタスク4(証拠文アライメント)の両方に対処する統一システムを提案する。 Subtask 3では4ビットNF4量子化でロードされたQwen3-4Bに2段階の量子化低ランク適応(QLoRA)を適用する。 我々のシステムは公式テスト-2026スプリットで32.87点(BLEU = 9.42, ROUGE-L = 27.04, SARI = 55.42, BERTScore = 43.00, AlignScore = 25.28, MEDCON = 37.04)を達成した。 サブタスク4では, 相対しきい値付きBM25, TF-IDFコサイン類似度, 微調整されたクロスエンコーダの3つの検索手法の重み付けアンサンブルを開発し, 100ケーステストセットで67.16のマイクロF1を達成する。 20のアノテートされた訓練ケースは、無関係な臨床文章と区別するには不十分であり、データ拡張を最も平均的な将来方向として示している。

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