ArgHiTZ 参与 ArchEHR-QA 2025：面向高事实性的患者问答两步分治方法
计算与语言
2025-06-17 v1
摘要
本工作提出了三种不同的方法来解决 ArchEHR-QA 2025 共享任务中的自动化患者问答。我们引入了一个端到端的基于提示的基线方法和两种将任务划分的两步方法，均未利用任何外部知识。两种两步方法首先通过提示或相似度排序从临床文本中提取关键句子，然后从这些笔记中生成最终答案。结果表明，基于重排序器的两步系统表现最佳，突出了为每个子任务选择合适方法的重要性。我们最好的运行在总体评分上达到 0.44，在 30 个参赛队伍中排名第 8，在事实性方面位居榜首。
引用
@article{arxiv.2506.12886,
title = {ArgHiTZ at ArchEHR-QA 2025: A Two-Step Divide and Conquer Approach to Patient Question Answering for Top Factuality},
author = {Adrián Cuadrón and Aimar Sagasti and Maitane Urruela and Iker De la Iglesia and Ane G Domingo-Aldama and Aitziber Atutxa and Josu Goikoetxea and Ander Barrena},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.12886},
year = {2025}
}
备注
This paper has been accepted for publication in Proceedings of the 24th Workshop on Biomedical Natural Language Processing (BioNLP) at ACL 2025