PubMedQA
PubMedQA是一个基于PubMed摘要构建的生物医学问答（QA）数据集。该数据集的任务是通过对应摘要来回答研究问题，答案格式为是/否/可能（例如"术前使用他汀类药物能否减少冠状动脉搭桥术后房颤的发生？"）。数据集包含1,000个专家标注的QA实例、61,200个未标注实例和211,300个人工生成的QA实例。每个PubMedQA实例包含：(1)问题，可能是现有研究文章的标题或由标题衍生而来；(2)上下文，即对应摘要中除结论外的部分；(3)长答案，即假设能回答研究问题的摘要结论部分；(4)总结结论的是/否/可能答案。
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数据集元信息
| 模态 | other |
| 任务类型 | other |
| 解剖结构 | 不适用 |
| 解剖区域 | 不适用 |
| 类别数 | 3 |
| 数据量 | 273.5k |
| 文件格式 | .json |
文件结构
PubMedQA
│
├── ori_pqaa.json
├── ori_pqal.json
├── ori_pqau.json
└── test_ground_truth.json图像尺寸统计
| 统计类型 | 间距 (mm) | 尺寸 |
|---|---|---|
| 最小值 | 不适用 |
不适用 |
| 中位值 | 不适用 |
不适用 |
| 最大值 | 不适用 |
不适用 |
引用
@inproceedings{jin2019pubmedqa,
title={PubMedQA: A Dataset for Biomedical Research Question Answering},
author={Jin, Qiao and Dhingra, Bhuwan and Liu, Zhengping and Cohen, William and Lu, Xinghua},
booktitle={Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP)},
pages={2567--2577},
year={2019}
}