論文の概要: Automated Lay Language Summarization of Biomedical Scientific Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12573v1
- Date: Wed, 23 Dec 2020 10:01:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-25 18:21:38.945502
- Title: Automated Lay Language Summarization of Biomedical Scientific Reviews
- Title（参考訳）: バイオメディカル・サイエント・レビューにおけるレイ言語の自動要約
- Authors: Yue Guo, Wei Qiu, Yizhong Wang, Trevor Cohen
- Abstract要約: 健康リテラシーは適切な健康判断と治療結果の確保において重要な要素として浮上している。
医療用語とこのドメインの専門言語の複雑な構造は、健康情報を解釈するのが特に困難にします。
本稿では,生物医学的レビューの要約を自動生成する新しい課題について紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.01452242066412
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Health literacy has emerged as a crucial factor in making appropriate health
decisions and ensuring treatment outcomes. However, medical jargon and the
complex structure of professional language in this domain make health
information especially hard to interpret. Thus, there is an urgent unmet need
for automated methods to enhance the accessibility of the biomedical literature
to the general population. This problem can be framed as a type of translation
problem between the language of healthcare professionals, and that of the
general public. In this paper, we introduce the novel task of automated
generation of lay language summaries of biomedical scientific reviews, and
construct a dataset to support the development and evaluation of automated
methods through which to enhance the accessibility of the biomedical
literature. We conduct analyses of the various challenges in solving this task,
including not only summarization of the key points but also explanation of
background knowledge and simplification of professional language. We experiment
with state-of-the-art summarization models as well as several data augmentation
techniques, and evaluate their performance using both automated metrics and
human assessment. Results indicate that automatically generated summaries
produced using contemporary neural architectures can achieve promising quality
and readability as compared with reference summaries developed for the lay
public by experts (best ROUGE-L of 50.24 and Flesch-Kincaid readability score
of 13.30). We also discuss the limitations of the current attempt, providing
insights and directions for future work.
- Abstract（参考訳）: 健康リテラシーは適切な健康判断と治療結果の確保において重要な要素として浮上している。
しかし、この領域における医学用語と専門用語の複雑な構造は、特に理解が困難である。
したがって、一般大衆への生物医学文献のアクセシビリティを高めるために、自動的な方法が緊急に必要となる。
この問題は、医療専門家の言語と一般人の言語の間の翻訳問題の一種として構成することができる。
本稿では,バイオメディカル・サイエンス・レビューにおけるレイ言語要約の自動生成という新たな課題を紹介し,バイオメディカル文献のアクセシビリティを高めるための自動手法の開発と評価を支援するデータセットを構築する。
本研究は,鍵点の要約だけでなく,背景知識の説明や専門用語の簡略化など,この課題を解決する上でのさまざまな課題の分析を行う。
我々は,最先端の要約モデルといくつかのデータ拡張手法を実験し,自動計測とヒューマンアセスメントを用いてその性能を評価する。
その結果, 現代のニューラルネットワークを用いた自動生成サマリーは, 一般一般向けに開発された参照サマリー(50.24のROUGE-L, 13.30のFlesch-Kincaid可読性スコア)と比較して, 有望な品質と可読性を達成できることが示唆された。
我々はまた、現在の試みの限界についても議論し、将来の作業への洞察と指示を提供する。
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