Mar, 2023
使用干扰项和提示掩盖为医疗问答生成多选题
Generating multiple-choice questions for medical question answering with distractors and cue-masking
Damien Sileo, Kanimozhi Uma, Marie-Francine Moens
TL;DR本文通过在医学百科全书段落中以疾病名称预测为重点的 Masked Language Modeling 方法，提高了医学多项选择题回答准确率；本文还展示了基于生成的 MCQA 数据集的 fine-tuning 方法胜过基于 MLM 的方法，并且正确遮盖答案线索对于良好表现非常关键。我们发布了新的预训练数据集，并在 4 个 MCQA 数据集上实现了最新最好的结果，在 MedQA-USMLE 上基础型号效果提高了 5.7%。