bigbio/mediqa_nli

MEDIQA NLI数据集是一个专为医学领域自然语言推理任务设计的测试集，包含405个前提-假设对。该数据集源自MIMIC-III v1.4，用于在2019年BioNLP研讨会的MEDIQA共享任务中评估模型提交。参与者使用此数据集来开发其模型，并作为未见数据集用于评分。

---
language:
- 英语
bigbio_language:
- 英语
license: 其他
multilinguality: 单语言
bigbio_license_shortname: PHYSIONET_LICENSE_1p5
pretty_name: MEDIQA NLI
homepage: https://physionet.org/content/mednli-bionlp19/1.0.1/
bigbio_pubmed: 否
bigbio_public: 否
bigbio_tasks:
- 文本蕴含（TEXTUAL_ENTAILMENT）
---

# MEDIQA NLI 数据集卡片

## 数据集描述

- **Homepage:** https://physionet.org/content/mednli-bionlp19/1.0.1/
- **Pubmed:** 否
- **Public:** 否
- **Tasks:** 文本蕴含

自然语言推理（Natural Language Inference, NLI）是指判断给定假设能否从给定前提中推导得出的任务。该任务也被称为文本蕴含识别（Recognizing Textual Entailment, RTE），长期以来受到研究者的广泛关注。然而，当前该任务的绝大多数数据集均聚焦于新闻文本、博客等开放域数据。为填补这一研究空白，研究者构建了面向医学领域语言推理的MedNLI数据集。MedNLI是衍生数据集，其数据源自MIMIC-III v1.4。为推动该领域的相关研究，2019年生物医学自然语言处理（BioNLP）研讨会举办了医学推理与问答（MEDIQA）共享任务赛事。本数据集即为MEDIQA共享任务中NLI挑战赛的测试集，包含405条前提-假设样本对。该共享任务的参赛者需使用MedNLI数据集开发模型，而本数据集则作为未见过的测试集，用于对所有参赛者的提交结果进行评分。

## 引用信息

@misc{https://doi.org/10.13026/gtv4-g455,
title = {用于ACL BioNLP 2019共享任务的MedNLI数据集},
author = {Shivade, Chaitanya},
year = 2019,
publisher = {physionet.org},
doi = {10.13026/GTV4-G455},
url = {https://physionet.org/content/mednli-bionlp19/}
}

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: MEDIQA NLI
• 语言: 英语
• 许可证: PHYSIONET_LICENSE_1p5
• 多语言性: 单语种

详细描述

• 任务: 文本蕴含（TEXTUAL_ENTAILMENT）
• 数据来源: 源自MIMIC-III v1.4
• 数据集类型: 测试集，包含405个前提-假设对
• 用途: 用于MEDIQA共享任务中的NLI挑战，作为未见数据集用于评估参与者提交的模型

相关链接

• 主页: MEDIQA NLI

引用信息

@misc{https://doi.org/10.13026/gtv4-g455, title = {MedNLI for Shared Task at ACL BioNLP 2019}, author = {Shivade, Chaitanya}, year = 2019, publisher = {physionet.org}, doi = {10.13026/GTV4-G455}, url = {https://physionet.org/content/mednli-bionlp19/} }