LiveQA
LiveQA 比赛于 2015 年开始举办，专注于实时回答用户问题。2017年引入了医疗问答任务。官方使用了从美国国家医学图书馆（NLM）收到的消费者健康问题，构建了用于训练和测试的医疗问题-答案对，并附加了可以用于开发问题分析和问题解答系统的注释。LiveQA 也是谷歌医疗大模型 Med-Palm 的训练数据之一。官方提供了634个问题-答案（QA）对用于训练，考虑了23种问题类型（例如治疗、原因、诊断、指示、易感性、剂量），涉及四个类别：疾病、药物、治疗和检查。测试集包括104个问题，涵盖26种问题类型，与五个类别相关。
xianweichengxiang可视化图片
LiveQA_0.png
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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 | 23 |
| 数据量 | 738 |
| 文件格式 | xml |
文件结构
LiveQA/
├── TREC-2017-LiveQA-Medical-Test.xml
├── TREC-2017-LiveQA-Medical-Train-1.xml
└── TREC-2017-LiveQA-Medical-Train-2.xml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{
author = {Asma {Ben Abacha} and Eugene Agichtein and Yuval Pinter and Dina Demner{-}Fushman},
title = {Overview of the Medical Question Answering Task at TREC 2017 LiveQA},
booktitle = {TREC 2017},
year = {2017}
}