
FlagEval
FlagEval由北京智源人工智能研究院于2023年推出,是首个覆盖"能力-任务-指标"三维评估体系的智能评测平台。
PubMedQA是由MIT授权开源的一款生物医学问答数据集与工具集,专为处理复杂科研文献设计。它通过整合超过21万条人工标注与生成数据,支持从疾病机制到治疗方案的智能问答,为医学生、研究人员及药企提供一站式文献分析解决方案。其技术框架结合深度学习与检索增强生成(RAG),确保输出内容兼具专业性与可验证性。
功能模块 | 技术原理与优势 |
---|---|
智能文献检索 | 基于BERT预训练模型,解析用户问题并匹配PubMed摘要,支持语义级相似度计算。 |
多模态生成 | 结合文本、图表与MeSH术语,生成结构化综述段落,避免信息碎片化。 |
真实文献引用 | 接入PubMed官方数据库,确保每项结论均有PMID可追溯的文献支撑。 |
数据增强处理 | 通过对抗训练与迁移学习,提升模型对专业术语和长文本的解析能力。 |
多语言支持 | 支持中英文混合输入,自动优化语法与学术表达风格,降低语言门槛。 |
精准提问:
• 输入示例:“PD-L1抑制剂在非小细胞肺癌中的最新临床试验结果”
• 避免模糊指令,如“写一篇关于癌症的论文”,需明确疾病亚型、治疗手段或分子机制。
文献筛选优化:
• 在工具设置中限定文献发表年份(如2020-2025)及影响因子范围,快速定位高价值研究。
内容润色:
• 使用指令“以学术风格改写以下段落,并插入参考文献”,可同步优化逻辑连贯性与引用规范性。
👉 立即体验:PubMedQA官网