JEBS：细粒度生物医学词汇简化任务
计算与语言
2025-06-17 v1
摘要
在线医学文献使健康信息比以往更加可及，然而复杂医学术语的障碍阻碍了公众对其的理解。尽管已引入生物医学文本简化的平行和可比语料库，但这些方法混淆了简化过程中涉及的多种句法和词汇操作。为了实现更有针对性的开发和评估，我们提出了一种细粒度词汇简化任务和数据集——生物医学简化术语解释（JEBS，https://github.com/bill-from-ri/JEBS-data）。JEBS 任务包括识别复杂术语、分类如何替换它们以及生成替换文本。JEBS 数据集包含 400 篇生物医学摘要及其手动简化版本中的 10,314 个术语的 21,595 个替换。此外，我们为三个子任务提供了多种基于规则和基于 Transformer 系统的基线结果。JEBS 任务、数据和基线结果为替换或解释复杂生物医学术语的系统的开发和严格评估铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2506.12898,
title = {JEBS: A Fine-grained Biomedical Lexical Simplification Task},
author = {William Xia and Ishita Unde and Brian Ondov and Dina Demner-Fushman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.12898},
year = {2025}
}
备注
13 pages, 2 figures, to be published in Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics