BioPIE：面向高推理复杂性实验问答的生物医学协议信息抽取数据集
人工智能
2026-01-09 v1
摘要
生物医学实验的问答(QA)系统促进了跨学科交流，并作为下游任务（如实验室自动化）的基础。高信息密度(HID)和多步推理(MSR)对生物医学实验问答提出了独特挑战。而抽取结构化知识（如知识图谱(KGs)）可以极大地促进生物医学实验问答。现有的生物医学数据集侧重于通用或粗粒度知识，因此无法支持HID和MSR所需的细粒度实验推理。为了弥补这一空白，我们引入了生物医学协议信息抽取数据集(BioPIE)，该数据集提供了实验实体、动作和关系的以流程为中心的知识图谱(KGs)，其规模足以支持跨协议的生物医学实验推理。我们在BioPIE上评估了信息抽取方法，并实现了一个利用BioPIE的问答系统，展示了在测试集、HID和MSR问题集上的性能提升，表明BioPIE中的结构化实验知识为AI辅助及更自主的生物医学实验提供了支撑。
引用
@article{arxiv.2601.04524,
title = {BioPIE: A Biomedical Protocol Information Extraction Dataset for High-Reasoning-Complexity Experiment Question Answer},
author = {Haofei Hou and Shunyi Zhao and Fanxu Meng and Kairui Yang and Lecheng Ruan and Qining Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.04524},
year = {2026}
}