في هذه الورقة، نقدم أول بيانات مفاجئة متعددة اللغات متاحة للجمهور.جمعنا حوالي 6M أسئلة وأجوبة أزواج من الويب، في 21 لغة مختلفة.على الرغم من أن هذا أكبر بكثير من مجموعات بيانات استرجاع الأسئلة الشائعة الحالية، إلا أنها تأتي مع تحدياتها الخاصة: ازدواجي
ة المحتوى والتوزيع غير المتكافئ للمواضيع.نعتمد إعداد مماثل لاسترجاع مرور كثيف (DPR) واختبار العديد من التشفير BI على هذه البيانات.تكشف تجاربنا أن نموذج متعدد اللغات يعتمد على XLM-Roberta يحقق أفضل النتائج، باستثناء اللغة الإنجليزية.يبدو أن لغات الموارد السفلية تتعلم من بعضها البعض ككلمة متعددة اللغات يحقق MRR أعلى من تلك الخاصة باللغة.يكشف تحليلنا النوعي عن تنشيط النموذج على تغييرات كلمة بسيطة.نحن نطلق علنا علنا DataSet، نموذج، وتدريب البرنامج النصي.
إن أنظمة الإجابة على السؤال الطبي (QA) لديها القدرة على الرد على أوجه عدم اليقين للأطباء حول العلاج والتشخيص عند الطلب، على علم بأحدث الأدلة.ومع ذلك، على الرغم من التقدم الكبير في عام ضمان الجودة التي أدلى بها مجتمع NLP، لا تزال أنظمة ضمان الجودة الط
بية تستخدم على نطاق واسع في البيئات السريرية.أحد الأسباب المحتملة لهذا هو أن الأطباء قد لا يرجعون بسهولة مخرجات نظام ضمان الجودة، جزئيا لأن الشفافية والثقة بالثقة، ولم تكن الأصل اعتبارات رئيسية في تصميم هذه النماذج.في هذه الورقة، نناقش مجموعة من المعايير التي، إذا التقت، فمن المرجح أن تزيد من المرجح أن تزيد من فائدة أنظمة ضمان الجودة الطبية الحيوية، والتي قد تؤدي بدورها إلى اعتماد هذه النظم في الممارسة العملية.نقوم بتقييم النماذج والمهام والموادات الموجودة فيما يتعلق بهذه المعايير وتسليط الضوء على أوجه القصور من الأساليب المقترحة سابقا والشديد نحو ما قد يكون أكثر قدرة للاستخدام من أنظمة ضمان الجودة.
