In diesem Papier beschreiben wir die Ansätze des FRDC-Teams für die Real-MedNLP-Aufgabe. Insbesondere nahm das FRDC-Team an drei Unteraufgaben teil, einschließlich Unteraufgabe1-CR-EN, Unteraufgabe3-CR-EN (ADE) und Unteraufgabe3-RR-EN (CI). Die Real-MedNLP-Aufgabe zielt darauf ab, Ansätze zur Unterstützung echter medizinischer Dienstleistungen unter eingeschränkten Trainingsressourcen zu fördern. Wir verwendeten vortrainierte Sprachmodelle (PTLMs) wie BERT und BioBERT, um Satz- und Dokumentenrepräsentationen zu lernen. Für jede Unteraufgabe entwarfen wir unterschiedliche Netzwerke auf Basis von PTLMs. Verschiedene effektive Methoden wie Datenaugmentation wurden in jeder Unteraufgabe angewendet. In der offiziellen Durchführung erzielten wir die beste Punktzahl in der CI-Unteraufgabe und belegten den 2. Platz in der ADE-Unteraufgabe.
Zheng et al. (Tue,) untersuchten diese Frage.