CasiMedicos-Arg：带有解释性论证结构的医学问答数据集
计算与语言
2024-10-10 v2 人工智能
摘要
解释人工智能（AI）决策是当今AI领域的主要挑战之一，尤其是在应用于医疗和法律等敏感场景时。然而，对决策背后论证逻辑的需求也是人类基于理性决策所必需的主要问题，即需要解释为何会做出某种决定。例如，住院医师不仅要提供（可能正确的）诊断，还要解释他们如何得出某种结论的。因此，开发新工具来帮助住院医师训练其解释技能是AI在教育领域的核心目标之一。本文沿着这一方向推进，我们提出，据我们所知，首个针对医学问答的多语言数据集，其中对临床病例的正确诊断和错误诊断进行了由医生撰写的自然语言解释。这些解释都被手动标注为论证成分（即前提、论点）和论证关系（即攻击、支持）， resulting in the Multilingual CasiMedicos-Arg dataset which consists of 558 clinical cases in four languages (English, Spanish, French, Italian) with explanations, where we annotated 5021 claims, 2313 premises, 2431 support relations, and 1106 attack relations. 我们通过展示在这一具有挑战性的数据集上进行论证挖掘任务中，各种竞争性基线的表现。
引用
@article{arxiv.2410.05235,
title = {CasiMedicos-Arg: A Medical Question Answering Dataset Annotated with Explanatory Argumentative Structures},
author = {Ekaterina Sviridova and Anar Yeginbergen and Ainara Estarrona and Elena Cabrio and Serena Villata and Rodrigo Agerri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.05235},
year = {2024}
}
备注
9 pages