基于知识增强的图主题Transformer在可解释生物医学文本摘要中的应用 研究背景 由于生物医学文献发表量持续增加，自动生物医学文本摘要任务变得愈加重要。2021年，仅在PubMed数据库中就发表了1,767,637篇文章。现有的基于预训练语言模型（Pre-trained Language Models，简称PLMs）的摘要方法虽然提升了摘要性能，但在捕捉领域特定知识和结果可解释性方面存在显著局限。这可能导致生成的摘要缺乏连贯性，包括冗余句子或重要领域知识的遗漏。此外，变压器模型的黑箱特性使得用户难以理解摘要生成的原因和方式，因此在生物医学文本摘要中，包含领域特定知识和可解释性对提高准确性和透明度至关重要。 研究来源 本文的论文由Qianqian Xie、Prayag Tiwari（IEE...