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SemEval-2024 任务 2 上的 D-NLP：评估大型语言模型的临床推理能力
我们评估了在临床试验报告数据集上使用医学领域的热门开源和闭源大型语言模型的自然语言推理能力，并分析了它们在具有医学缩写和数量 - 定量推理要求的挑战性实例上的表现。Gemini，我们的领先大型语言模型，在测试集上获得了 0.748 的 F1
PDF2 months ago
DFKI-NLP 参加 SemEval-2024 任务 2：基于数据扰动和 MinMax 训练的鲁棒 LLMs
本研究旨在通过使用大型语言模型（LLMs）在临床试验报告（CTRs）上开发出鲁棒的自然语言推理模型，以应对 SemEval-2024 中的自然语言推理任务。研究采用了最先进的 Mistral 模型及其辅助模型，通过对数据进行数字和首字母缩写
PDF2 months ago
ACLIITK 参加 SemEval-2024 任务 2：探索 LLMs 在临床试验中安全生物医学自然语言推理方面的能力
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。
PDF3 months ago
爱丁堡临床自然语言处理在 SemEval-2024 任务 2 中：在没有使用 GPT-4 的情况下优化您的模型
通过合并使用三元组和语言建模目标单独进行微调的适配器，提出了一种用于改进大型语言模型（LLMs）一致性的 PEFT 方法。然而，与 GPT-4 相比，我们的新方法在忠实度和一致性方面没有产生更准确的结果。综合三个度量指标，GPT-4 在比赛
PDF3 months ago
THiFLY Research at SemEval-2023 Task 7: 基于 CTR 的文本蕴涵和证据检索的多粒度系统
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。
PDFa year ago
NLI4CT: 临床试验报告的多证据自然语言推理
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
PDFa year ago