論文の概要: A Benchmark Dataset for Understandable Medical Language Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02420v1
• Date: Fri, 4 Dec 2020 06:09:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-23 09:44:35.809366
• Title: A Benchmark Dataset for Understandable Medical Language Translation
• Title（参考訳）: 理解可能な医学用語翻訳のためのベンチマークデータセット
• Authors: Junyu Luo, Zifei Zheng, Hanzhong Ye, Muchao Ye, Yaqing Wang, Quanzeng You, Cao Xiao and Fenglong Ma
• Abstract要約: MedLaneは、人手による新しい医療用言語翻訳データセットである。 我々は、MedLaneデータセット上で1つのナイーブと6つのディープラーニングベースのアプローチを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.917510052684506
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce MedLane -- a new human-annotated Medical Language translation dataset, to align professional medical sentences with layperson-understandable expressions. The dataset contains 12,801 training samples, 1,015 validation samples, and 1,016 testing samples. We then evaluate one naive and six deep learning-based approaches on the MedLane dataset, including directly copying, a statistical machine translation approach Moses, four neural machine translation approaches (i.e., the proposed PMBERT-MT model, Seq2Seq and its two variants), and a modified text summarization model PointerNet. To compare the results, we utilize eleven metrics, including three new measures specifically designed for this task. Finally, we discuss the limitations of MedLane and baselines, and point out possible research directions for this task.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,専門的な医学文と素人理解可能な表現を連携させるための,人間による新しい医学用語翻訳データセットであるmedlaneを紹介する。 データセットには12,801のトレーニングサンプル、1,015の検証サンプル、1,016のテストサンプルが含まれている。 次に,medlaneデータセットにおける1つのnaiveと6つのディープラーニングに基づくアプローチを評価する。直接コピー,統計機械翻訳アプローチモーゼ,4つのニューラルネットワーク翻訳アプローチ(提案するpmbert-mtモデル,seq2seqとその2つの変種),修正されたテキスト要約モデル pointernet などである。 結果を比較するために,この課題に特化して設計された3つの新しい指標を含む11の指標を利用する。 最後に,メドレーンとベースラインの限界を議論し,この課題に対する研究の方向性を指摘する。

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