通过重新利用其他 NLP 任务的现有注释，我们提出了一种新的方法来生成特定领域的大规模问答（QA）数据集。我们利用社区共享的 i2b2 数据集中临床笔记的现有专家注释，生成了大规模的电子医疗记录 QA 数据集 emrQA，其中包含 100 万个问题 - 逻辑形式对和 40 多万个问题 - 答案证据对，并通过基线模型训练来探索其学习潜力。

Sep, 2018

本论文深度分析医疗领域的机器阅读理解 (CliniRC) 任务，重点关注 emrQA 数据集的缺陷及性能，证明对于未来数据集的创建需考虑利用领域知识和通用性。

May, 2020

MedMCQA 是一个新的大型多项选择题答题数据集，收集了超过 194,000 个高质量的 AIIMS 和 NEET PG 考试的 MCQs，涵盖 2,400 多个医疗主题和 21 个医学科目，并测试模型在广泛的医学主题和话题上的 10 + 种推理能力。

Mar, 2022

该研究介绍了韩语问答数据集（KorQuAD），这是一个用于机器阅读理解的大型韩语数据集，有助于自动回答语音机器人和自动化客户支持系统的开发。

Sep, 2019

该研究开发了第一个多模式药物电子健康记录问答数据集，其中包含从公开可用的电子健康记录中结构化表格和非结构化笔记中提取的问答对。研究目的是为多模式问答系统提供基准数据集，并通过使用非结构化临床数据的上下文来改善电子健康记录结构化数据上的问答。

May, 2022

本研究发布了一个越南的医疗问题数据集，具有句子层次和实体层次的注释，旨在改善基于任务的医疗聊天机器人对病人问题的理解能力，并提出了一种自监督的训练策略。

Apr, 2023

本研究介绍了 Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)，一种包含超过 100,000 个问题的阅读理解数据集，旨在研究回答这些问题所需要的类型推理方式，研究使用依赖和组成树建立了强大的逻辑回归模型，并在数据集上获得了 51.0% 的 F1 分数。

Jun, 2016

PubMedQA 是一个从 PubMed 文摘中收集的生物医学问答（QA）数据集，共有 1k 位专家注释，61.2k 未标记和 211.3k 人工生成的 QA 实例，其中每个实例包括一个问题、相应的摘要、一个长答案和一个总结性答案。采用 BioBERT 的多阶段微调方法，结合长答案单词统计做为额外监督，实现了 68.1% 的准确率，比人类单一表现的 78.0% 的准确率还有改进的空间。

Sep, 2019

本文提出 Translate Align Retrieve (TAR) 方法，通过将 Stanford Question Answering Dataset（SQuAD）v1.1 自动翻译成西班牙语，创建了大规模的西班牙语 QA ​​training dataset。使用此数据集通过微调 Multilingual-BERT 模型训练了西班牙语 QA 系统，并在 MLQA 和 XQuAD 基准测试上进行了评估，结果表明该方法优于 Multilingual-BERT 基线，达到了新的最高 69.1 F1 分数。

Dec, 2019

介绍新的数据集和任务，旨在促进医疗视频的理解与自然语言问题的视觉回答，并以这两项任务为重心，提供跨模态（医疗语言和医学视频）的理解挑战。这些任务和数据集有助于推动支持公众和医务人员受益的下游应用程序的发展，并已通过医学信息学专家的验证和修正。

Jan, 2022