这篇论文介绍了 SemEval 2023 任务 7 的结果 -- 临床试验数据的多证据自然语言推断（NLI4CT），包括两个任务：自然语言推断任务和临床试验数据的证据选择任务。

May, 2023

介绍了一种名为 TLDR 生成的新型极端摘要可用于科学论文，需要专家背景知识和对复杂领域特定语言的理解。使用 CATTS，结合标题作为辅助训练信号的 TLDR 生成学习策略，在自动化指标和人工评估下均表现出更好的效果。

Apr, 2020

本论文通过在临床试验报告中应用自然语言推理模型进行的一项多证据文本蕴含（NLI）任务，描述了基于微调和合并遮蔽语言模型以及使用模板的大型语言模型（如类比思维链和对比类比思维链）的两种不同方法的测试。使用辅助 Flan-T5 large 模型在 2 次迭代的情况下，实现了最佳系统，得分为 0.57 F1，0.64 忠实度和 0.56 一致性。

Apr, 2024

提出 SemEval-2024 任务 2：用于临床试验的安全生物医学自然语言推理，旨在挑战大语言模型在干预和因果推理任务方面的能力，并提供方法和结果的全面评估，以促进医疗保健领域中自然语言推理模型的鲁棒性和适用性，确保在临床决策中更安全可靠的 AI 辅助。

Apr, 2024

本文介绍了一种基于多层次推理网络 (MGNet) 和 T5-based model SciFive 的多粒度文字蕴含和证据检索系统，并集成了模型集成和联合推理等方法，实现了在 NLI4CT 任务中的最佳表现。

Jun, 2023

本篇论文介绍了一个新的 NLI4CT 资源，包括两个主要任务：确定自然语言陈述和 CTR 之间的推理关系以及检索支持事实以证明预测关系。该资源暴露了现有 NLI 模型的局限性，为 CTR 推理提供了基础，大大推进了 CTR 的个性化医疗领域的研究。

May, 2023

本文利用 GPT-3 和 GPT-4 两种方法，并使用 RoBERTa 和 SciBERT based classification models，以 MEDIQA-2023 Dialogue2Note shared task 为案例，解决对话摘要的问题，并在 ROUGE-1 F1, BERTScore F1 (deberta-xlarge-mnli) 以及 BLEURT 等指标上表现良好，代码可供使用。

May, 2023

本研究旨在研究开发一个基于 NLP 技术，应用于临床试验数据中的证据检索和自然语言推理任务的系统。该研究介绍了两个系统，一个是将两个任务分别建模的 Pipeline 系统，另一个是同时学习两个任务并采用共享表示和多任务学习方法的 Joint 系统。最终系统采用集成学习方法来结合这两个系统的输出，并提供了结果分析。

Apr, 2023

通过语义扰动和特定领域词汇替换生成合成示例，并添加数值和定量推理新任务，以改进生物医学临床试验中自然语言推理模型的鲁棒性，结合多任务学习和 DeBERTa 结构，相较于原始语言模型在 NLI4CT 2024 基准上取得了显著的性能改进。

Apr, 2024

对大型语言模型在处理安全生物医学自然语言推理问题上的鲁棒性和一致性进行了研究，利用检索增强生成框架对预训练语言模型进行了比较分析，并在零样本设置下评估了它们的推理和解决问题能力。

Apr, 2024