TMU at TREC Clinical Trials Track 2023

本文介绍了多伦多都会大学参与2023年TREC临床试验赛道的情况。作为任务的一部分，我们利用先进的自然语言处理技术和神经语言模型来实现我们的实验，以检索最相关的临床试验。我们阐述了团队-V-TorontoMU的总体方法、实验设置和运行提交的结果。

本论文旨在通过应用自然语言处理技术和神经语言模型来检索最相关的临床试验，以解决TREC临床试验赛道提出的问题。

论文的关键思路是利用先进的自然语言处理技术和神经语言模型来检索最相关的临床试验。相比当前领域的研究状况，该论文的思路有创新之处。

论文详细描述了实验的方法、实验设置和结果，并提供了Team - V-TorontoMU的运行提交。论文还使用了开源数据集和代码，值得关注和深入研究。

在这个领域中，最近的相关研究包括：1. TREC临床试验赛道的其他参赛队伍的论文；2. 利用自然语言处理技术和神经语言模型来解决其他信息检索问题的论文。