論文の概要: Reinforced Medical Report Generation with X-Linear Attention and Repetition Penalty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07680v1
• Date: Mon, 16 Nov 2020 01:44:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 23:22:29.556732
• Title: Reinforced Medical Report Generation with X-Linear Attention and Repetition Penalty
• Title（参考訳）: X線留置と繰り返し罰を併用した強化医療報告
• Authors: Wenting Xu, Chang Qi, Zhenghua Xu and Thomas Lukasiewicz
• Abstract要約: 我々は,x線的注意と繰り返しペナルティ機構を備えた強化医療報告生成ソリューションを提案する。 x-線型アテンションモジュールは高次特徴相互作用を探索し、マルチモーダル推論を実現するために使用される。 ReMRG-XRは、すべての指標において最先端のベースラインを大幅に上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.51332238677608
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To reduce doctors' workload, deep-learning-based automatic medical report generation has recently attracted more and more research efforts, where attention mechanisms and reinforcement learning are integrated with the classic encoder-decoder architecture to enhance the performance of deep models. However, these state-of-the-art solutions mainly suffer from two shortcomings: (i) their attention mechanisms cannot utilize high-order feature interactions, and (ii) due to the use of TF-IDF-based reward functions, these methods are fragile with generating repeated terms. Therefore, in this work, we propose a reinforced medical report generation solution with x-linear attention and repetition penalty mechanisms (ReMRG-XR) to overcome these problems. Specifically, x-linear attention modules are used to explore high-order feature interactions and achieve multi-modal reasoning, while repetition penalty is used to apply penalties to repeated terms during the model's training process. Extensive experimental studies have been conducted on two public datasets, and the results show that ReMRG-XR greatly outperforms the state-of-the-art baselines in terms of all metrics.
• Abstract（参考訳）: 近年,医師の負担を軽減するため,深層学習に基づく自動医療レポート生成は,注目機構と強化学習を従来のエンコーダ・デコーダアーキテクチャに統合し,深層モデルの性能向上に寄与する研究努力が増えている。 しかし、これらの最先端のソリューションは主に2つの欠点に悩まされている。 (i)その注意機構は高次特徴相互作用を利用することができず、 (II)TF-IDFに基づく報酬関数を用いることで、繰り返し項を生成すると脆弱である。 そこで本研究では,これらの問題を克服するために,X線的注意と繰り返しペナルティ機構(ReMRG-XR)を備えた強化医療報告生成ソリューションを提案する。 特に、x-線形注意モジュールは高階特徴の相互作用を探索し、マルチモーダル推論を達成するのに使われ、反復ペナルティはモデルのトレーニングプロセス中に繰り返しの項にペナルティを適用するために使用される。 2つの公開データセットに関する広範な実験研究が行われており、remrg-xrがすべてのメトリクスで最先端のベースラインを大きく上回っていることが示されている。

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