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转化:基于证据医学的端到端转换器和医学文献中的论证挖掘( TransforMED: End-to-End Transformers for Evidence-Based Medicine and Argument Mining in medical literature )
N Stylianou I Vlahavas
参数挖掘(AM)是指自动识别文本中的参数并找到它们之间的关系的任务。在医学文献中，这是通过识别主张和前提并将它们的关系归类为支持或攻击来实现的。循证医学(EBM)是指鉴定医学文献中的所有相关证据，以允许医疗从业者做出知情选择并形成精确的治疗方案的任务。这是通过在文献中自动识别总体、干预、比较者和结果实体(PICO)来实现的，以限制收集仅限于最相关的文件。在这一工作中，我们结合医学文献中的EBM和AM来提高单个模型的性能，并创建高质量的论点图，并用PICO实体进行注释。为此，我们引入了一个最新的EBM模型，用于预测PICO实体，以及两个新的论点识别和论点关系分类模型，利用PICO实体来提高它们的性能。我们的最终系统在流水线中工作，能够识别医学出版物中的所有PICO实体，其中呈现的论点以及它们之间的关系。
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