MedLogic-AQA：基于逻辑结构的医学问答抽象模型
计算与语言
2024-10-22 v1 计算机科学中的逻辑
摘要
在医学问答 (QA) 任务中，有效系统的需求至关重要，以准确回答复杂的医学查询。然而，现有方法往往难以把握医学语境中固有的复杂逻辑结构和关系，从而限制了其提供精确和细致答案的能力。为此，我们提出了一种新型抽象 QA 系统 MedLogic-AQA，该系统利用从上下文和问题中提取的基于一阶逻辑 (First Order Logic, FOL) 规则，生成依托得当的答案。通过初始实验，我们识别出六个相关的一阶逻辑规则，然后用于训练一种逻辑理解 (Logic-Understanding, LU) 模型，该模型能够为给定上下文、问题和答案生成逻辑三元组。这些逻辑三元组随后被集成到 MedLogic-AQA 的训练中，以在答案生成期间实现有效且连贯的推理。这种逻辑推理与抽象 QA 的独特融合使我们的系统能够产生逻辑上严谨、相关且富有洞察力的答案。针对自动化和基于人类的评估均表明，MedLogic-AQA 在强基准面前表现出鲁健性。通过实证评估和案例研究，我们验证了 MedLogic-AQA 在提升答案在推理以及信息性方面的质量和完整性方面的效用。
引用
@article{arxiv.2410.15463,
title = {MedLogic-AQA: Enhancing Medical Question Answering with Abstractive Models Focusing on Logical Structures},
author = {Aizan Zafar and Kshitij Mishra and Asif Ekbal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.15463},
year = {2024}
}