医学论点挖掘：利用NLI系统开发稀缺数据
计算与语言
2025-06-17 v1
摘要
本工作提出了一种论点挖掘流程，从临床文本中提取论点实体，并使用token分类和自然语言推理技术识别它们之间的关系。与文本分类等直接方法相比，该方法在数据稀缺场景下表现出更优的性能。通过评估这些方法在识别支持或反驳可能诊断的论点结构方面的有效性，本研究为未来能够提供基于证据的机器生成临床结论理由的工具奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2506.12823,
title = {Medical Argument Mining: Exploitation of Scarce Data Using NLI Systems},
author = {Maitane Urruela and Sergio Martín and Iker De la Iglesia and Ander Barrena},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.12823},
year = {2025}
}
备注
Accepted in the journal Procesamiento del Lenguaje Natural