生物医学文本的查询聚焦多文档摘要
计算与语言
2020-08-28 v1
摘要
本文介绍了麦考瑞大学与澳大利亚国立大学参加 2020 年 BioASQ 挑战赛（BioASQ8b）Task B Phase B 的工作。我们的整体框架通过对候选句子嵌入以及问题与句子嵌入之间的比较施加分类层或回归层，实现查询聚焦的多文档抽取式摘要。我们尝试了使用 BERT 和 BioBERT、Siamese 架构以及强化学习的变体。我们观察到当使用 BERT 获取词嵌入，随后接一个 LSTM 层获取句子嵌入时结果最佳。使用 Siamese 架构或 BioBERT 的变体未能改善结果。
引用
@article{arxiv.2008.11986,
title = {Query Focused Multi-document Summarisation of Biomedical Texts},
author = {Diego Molla and Christopher Jones and Vincent Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.11986},
year = {2020}
}
备注
14 pages, 7 tables, 3 figures. Accepted at BioASQ workshop, CLEF 2020