MedQuAD

MedQuAD

涵盖多类医学问题的大规模问答数据集

MedQuAD是一个包含47,457对医学问答的大规模数据集,源自12个美国国立卫生研究院(NIH)网站。它涵盖37种问题类型,涉及疾病、药物和其他医疗实体,并附有丰富的语义注释。此外,MedQuAD提供2,479个经人工评判的答案作为QA测试集,可用于评估信息检索和问答系统的性能。这一资源为医学自然语言处理和问答系统研究提供了重要支持。

MedQuAD医疗问答数据集NIH网站问答系统UMLSGithub开源项目

MedQuAD:医学问答数据集

MedQuAD包含47,457对医学问答对,这些问答对来自12个NIH网站(如cancer.gov、niddk.nih.gov、GARD、MedlinePlus健康主题)。该集合涵盖了37种问题类型(如治疗、诊断、副作用),涉及疾病、药物和其他医学实体,如检查。

我们在XML文件中包含了额外的注释,可用于各种信息检索和自然语言处理任务,如问题类型、问题焦点、同义词、UMLS概念唯一标识符(CUI)和语义类型。 我们在4个MedlinePlus集合中添加了问题焦点的类别(疾病、药物或其他)。其他所有集合都是关于疾病的。

下面引用的论文描述了该集合、构建方法以及在医学问答系统中的使用和评估。

注意:我们从3个子集中删除了答案,以尊重MedlinePlus版权(https://medlineplus.gov/copyright.html): (1) A.D.A.M.医学百科全书,(2) MedlinePlus药物信息,和(3) MedlinePlus草药和补充剂信息。 -- 我们保留了所有其他信息,包括URL,以便您爬取答案。如有任何问题,请与我联系。


问答测试集合

我们使用了TREC-2017 LiveQA医疗任务的测试问题:https://github.com/abachaa/LiveQA_MedicalTask_TREC2017/tree/master/TestDataset。

如我们的BMC论文所述,我们手动判断了从MedQuAD集合中检索到的IR和QA系统的答案。 我们使用了与LiveQA赛道相同的判断分数:1-不正确,2-相关,3-不完整,4-优秀。 -- qrels文件格式:问题ID 判断 答案ID

QA测试集合包含2,479个已判断的答案,可用于评估IR和QA系统在LiveQA-Med测试问题上的表现:https://github.com/abachaa/MedQuAD/blob/master/QA-TestSet-LiveQA-Med-Qrels-2479-Answers.zip


参考文献

如果您使用MedQuAD数据集和/或2,479个已判断答案的集合,请引用以下论文:"一种基于问题蕴含的问答方法"。Asma Ben Abacha和Dina Demner-Fushman。BMC生物信息学,2019年。

@ARTICLE{BenAbacha-BMC-2019,    
	  author    = {Asma {Ben Abacha} and Dina Demner{-}Fushman},
	  title     = {A Question-Entailment Approach to Question Answering},
	  journal = {{BMC} Bioinform.}, 
	  volume    = {20},
	  number    = {1},
 		  pages     = {511:1--511:23},
	  year      = {2019},
url       = {https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-019-3119-4}
	   }     
	   

许可证

联系方式

  • Asma Ben abacha (abenabacha at microsoft dot com)

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