书生大模型
书生
PubMedQA 网站专注于医学问答领域，提供研究论文、数据代码资源以及相关学术引用，方便用户获取和分析PubMed上的问答数据。
主要功能与内容列表（按重大程度排序）
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提供PubMedQA相关论文及研究成果
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提供PubMedQA数据和代码仓库
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提供干净简洁的博客内容
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提供医学问答领域的最新研究进展
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收录多篇相关学术引用和研究文章
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展示主要作者信息
| 类别 | 内容详情 |
|---|---|
| 数据与代码 | PubMedQA Data & Code Repository |
| 博客内容 | Clean Blog |
| 核心论文 | PubMedQA Paper (EMNLP’19) |
| 学术引用 | Nori et al. 2023 Singhal et al. 2023 Chen et al. 2023 Kamble et al. 2023 Li et al. 2023 Anthropic, 2024 He et al. 2022 Singhal et al. 2022 Yuan et al. 2024 Liévin et al. 2022 Jin et al. 2019 Taylor et al. 2022 Peng et al. 2023 Thangarasa et al. 2024 Ormazabal et al. 2024 Bolton et al. 2022 Yasunaga et al. 2022 Wu et al. 2023 Kanakarajan et al. 2019 Gu et al. 2020 |
| 网站名称 | PubMedQA |
| 主要作者 | Qiao Jin |
盾灵安全导航
The task of PubMedQA is to answer research questions with yes/no/maybe (e.g.: Do preoperative statins reduce atrial fibrillation after coronary artery bypass grafting?) using the corresponding abstracts.
PubMedQA has 1k expert labeled, 61.2k unlabeled and 211.3k artificially generated QA instances.
数据统计
数据评估
关于PubMedQA特别声明
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