SPBERTQA：基于句子变换器的医学文本两阶段问答系统
计算与语言
2022-06-22 v1
摘要
问答（QA）系统近年来获得了爆炸性的关注。然而，越南语的问答任务缺乏足够的数据集。尤其是在医学领域，几乎没有任何数据集。因此，我们构建了一个越南语医疗保健问答数据集（ViHealthQA），包含 10,015 个问答-段落对用于此任务，其中的问题来自关注健康的用户在知名健康网站上提出的问题，答案来自资质深厚的专家。本文提出了一种基于 Sentence-BERT（SBERT）的两阶段问答系统，该系统使用多重负样本排序（MNR）损失并结合 BM25。随后，我们使用多种词袋模型进行了多样化的实验，以评估我们系统的性能。实验结果表明，该系统取得了优于传统方法的性能。
引用
@article{arxiv.2206.09600,
title = {SPBERTQA: A Two-Stage Question Answering System Based on Sentence Transformers for Medical Texts},
author = {Nhung Thi-Hong Nguyen and Phuong Phan-Dieu Ha and Luan Thanh Nguyen and Kiet Van Nguyen and Ngan Luu-Thuy Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.09600},
year = {2022}
}