Fugu-MT 論文翻訳(概要): Repurposing TREC-COVID Annotations to Answer the Key Questions of CORD-19

論文の概要: Repurposing TREC-COVID Annotations to Answer the Key Questions of CORD-19

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12353v1
Date: Thu, 27 Aug 2020 19:51:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-24 07:27:12.045191
Title: Repurposing TREC-COVID Annotations to Answer the Key Questions of CORD-19
Title（参考訳）: CORD-19の重要課題に対するTREC-COVIDアノテーションの再検討
Authors: Connor T. Heaton, Prasenjit Mitra
Abstract要約: 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)は2019年後半に中国武漢で発生し、これまでに全世界で1400万人以上が感染している。ホワイトハウスは、さまざまな新型コロナウイルスに関連する20万件以上の雑誌をまとめ、コーパスに関する重要な質問に回答するようコミュニティに指示した。我々は, TREC-COVIDタスクの関連アノテーションを再利用して, CORD-19が提起する重要な問題に関連するCORD-19のジャーナル記事を特定することにした。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.847073702809032
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) began in Wuhan, China in late 2019 and to date has infected over 14M people worldwide, resulting in over 750,000 deaths. On March 10, 2020 the World Health Organization (WHO) declared the outbreak a global pandemic. Many academics and researchers, not restricted to the medical domain, began publishing papers describing new discoveries. However, with the large influx of publications, it was hard for these individuals to sift through the large amount of data and make sense of the findings. The White House and a group of industry research labs, lead by the Allen Institute for AI, aggregated over 200,000 journal articles related to a variety of coronaviruses and tasked the community with answering key questions related to the corpus, releasing the dataset as CORD-19. The information retrieval (IR) community repurposed the journal articles within CORD-19 to more closely resemble a classic TREC-style competition, dubbed TREC-COVID, with human annotators providing relevancy judgements at the end of each round of competition. Seeing the related endeavors, we set out to repurpose the relevancy annotations for TREC-COVID tasks to identify journal articles in CORD-19 which are relevant to the key questions posed by CORD-19. A BioBERT model trained on this repurposed dataset prescribes relevancy annotations for CORD-19 tasks that have an overall agreement of 0.4430 with majority human annotations in terms of Cohen's kappa. We present the methodology used to construct the new dataset and describe the decision process used throughout.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)は2019年後半に中国武漢で発生し、これまでに全世界で1400万人以上が感染し、75万人以上が死亡した。 2020年3月10日、世界保健機関(WHO)は世界的なパンデミックを宣言した。医学領域に限定されない多くの学者や研究者が、新たな発見に関する論文を出版し始めた。しかし、大量の出版物が流入する中、これらの個人が大量のデータを精査し、その発見を理解することは困難であった。ホワイトハウスとallen institute for ai率いる業界研究機関は、さまざまな新型コロナウイルスに関する20万以上のジャーナル記事を収集し、コーパスに関連する重要な質問に答え、データセットをcord-19として公開するようコミュニティに指示した。情報検索(IR)コミュニティは、CORD-19内のジャーナル記事を再利用し、TREC-COVIDと呼ばれる古典的なTRECスタイルのコンペティションに近づいた。関連する取り組みとして, TREC-COVID タスクの関連アノテーションを再利用し, CORD-19 の重要課題に関連する CORD-19 のジャーナル記事の特定を行った。この再利用データセットに基づいてトレーニングされたBioBERTモデルは、Cohenのkappaという観点で、一般的な人間のアノテーションと0.4430の合意を持つCORD-19タスクの関連アノテーションを規定している。本稿では,新しいデータセットの構築に使用する方法論と,その全体的決定過程について述べる。

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