对话式医学文献挖掘与检索
信息检索
2021-08-04 v1 计算与语言
摘要
Covid-19 大流行刺激了医学研究文献的激增。随着对病毒理解的科研新进展，需要强大的文本挖掘工具，能够以简洁且易于理解的方式处理、提取并呈现文献中的答案。在本文中，我们提出了一个对话系统，该系统基于 DialoGPT 的多轮对话生成模块，以及 BM-25 和基于神经嵌入的集成信息检索模块，能够从丰富的医学文献中检索并回答与冠状病毒相关的查询，并以对话的方式呈现给用户。我们进一步进行了实验，比较了基于神经嵌入的文档检索和传统的 BM25 检索算法，并报告了结果。
引用
@article{arxiv.2108.01436,
title = {Medical Literature Mining and Retrieval in a Conversational Setting},
author = {Souvik Das and Sougata Saha and Rohini K. Srihari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.01436},
year = {2021}
}
备注
SBP-BRiMS 2020 Pandemic Track paper