論文の概要: MS2: Multi-Document Summarization of Medical Studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06486v2
• Date: Thu, 15 Apr 2021 16:09:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-16 12:18:33.118705
• Title: MS2: Multi-Document Summarization of Medical Studies
• Title（参考訳）: MS2: 医療研究のマルチドキュメント要約
• Authors: Jay DeYoung, Iz Beltagy, Madeleine van Zuylen, Bailey Kuehl, Lucy Lu Wang
• Abstract要約: MS2(Multi-Document Summarization of Medical Studies)は、科学文献から得られた470k以上の文書と20kの要約からなるデータセットです。 このデータセットは、矛盾する証拠を複数の研究で評価し集約するシステムの開発を促進する。 早期成果を期待して,BARTに基づく要約システムを実験した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.38740406132287
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To assess the effectiveness of any medical intervention, researchers must conduct a time-intensive and highly manual literature review. NLP systems can help to automate or assist in parts of this expensive process. In support of this goal, we release MS^2 (Multi-Document Summarization of Medical Studies), a dataset of over 470k documents and 20k summaries derived from the scientific literature. This dataset facilitates the development of systems that can assess and aggregate contradictory evidence across multiple studies, and is the first large-scale, publicly available multi-document summarization dataset in the biomedical domain. We experiment with a summarization system based on BART, with promising early results. We formulate our summarization inputs and targets in both free text and structured forms and modify a recently proposed metric to assess the quality of our system's generated summaries. Data and models are available at https://github.com/allenai/ms2
• Abstract（参考訳）: 医学的介入の有効性を評価するために、研究者は時間的かつ高度に手作業による文献レビューを行う必要がある。 NLPシステムは、この高価なプロセスの一部を自動化する、または補助するのに役立ちます。 この目的をサポートし、470k以上の文書と20kの要約のデータセットであるms^2(multi-document summarization of medical studies)をリリースする。 このデータセットは、複数の研究にまたがる矛盾する証拠を評価・集約できるシステムの開発を促進し、バイオメディカル領域における最初の大規模で一般公開された多文書要約データセットである。 我々は,BARTに基づく要約システムで実験を行い,有望な早期結果を得た。 自由テキストと構造化形式の両方で要約入力と目標を定式化し、最近提案されたメトリクスを修正し、システムの生成した要約の品質を評価する。 データとモデルはhttps://github.com/allenai/ms2で入手できる。

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