Fugu-MT 論文翻訳(概要): Attention-based Aspect Reasoning for Knowledge Base Question Answering on Clinical Notes

論文の概要: Attention-based Aspect Reasoning for Knowledge Base Question Answering on Clinical Notes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00513v1
Date: Sun, 1 Aug 2021 17:58:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-03 15:24:12.030386
Title: Attention-based Aspect Reasoning for Knowledge Base Question Answering on Clinical Notes
Title（参考訳）: 臨床ノートに対する知識ベース質問に対する注意に基づくアスペクト推論
Authors: Ping Wang, Tian Shi, Khushbu Agarwal, Sutanay Choudhury, Chandan K. Reddy
Abstract要約: 臨床ノートから知識ベースを作成し、異なる患者と臨床ノートをリンクさせ、知識ベース質問応答(KBQA)を実行することを目的としている。 n2c2のエキスパートアノテーションに基づいて、まず8,952のQAペアを含む臨床KBQAデータセットを作成し、322の質問テンプレートを通じて7つの医療トピックに関する質問をカバーした。本稿では,KBQAの注意に基づくアスペクト推論(AAR)手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.831807443341214
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Question Answering (QA) in clinical notes has gained a lot of attention in the past few years. Existing machine reading comprehension approaches in clinical domain can only handle questions about a single block of clinical texts and fail to retrieve information about different patients and clinical notes. To handle more complex questions, we aim at creating knowledge base from clinical notes to link different patients and clinical notes, and performing knowledge base question answering (KBQA). Based on the expert annotations in n2c2, we first created the ClinicalKBQA dataset that includes 8,952 QA pairs and covers questions about seven medical topics through 322 question templates. Then, we proposed an attention-based aspect reasoning (AAR) method for KBQA and investigated the impact of different aspects of answers (e.g., entity, type, path, and context) for prediction. The AAR method achieves better performance due to the well-designed encoder and attention mechanism. In the experiments, we find that both aspects, type and path, enable the model to identify answers satisfying the general conditions and produce lower precision and higher recall. On the other hand, the aspects, entity and context, limit the answers by node-specific information and lead to higher precision and lower recall.
Abstract（参考訳）: 臨床ノートにおける質問応答 (QA) はここ数年で注目されている。既存の臨床領域における機械読解アプローチは、臨床テキストの1ブロックに関する質問にのみ対応でき、異なる患者や臨床ノートに関する情報を検索できない。より複雑な質問に対処するため,臨床ノートから知識ベースを作成し,異なる患者と臨床ノートをリンクし,知識ベース質問応答(KBQA)を実行することを目的とした。 n2c2のエキスパートアノテーションに基づいて、まず8,952のQAペアを含む臨床KBQAデータセットを作成し、322の質問テンプレートを通じて7つの医療トピックに関する質問をカバーした。そこで我々は,KBQAの注意に基づくアスペクト推論(AAR)手法を提案し,回答のさまざまな側面(エンティティ,タイプ,パス,コンテキストなど)が予測に与える影響を検討した。 AAR法は、よく設計されたエンコーダとアテンション機構により、より良い性能を実現する。実験では、型とパスの両方の側面によって、モデルが一般的な条件を満たす答えを識別でき、より正確で高いリコールが得られることを発見した。一方、エンティティとコンテキストという側面は、ノード固有の情報によって答えを制限し、より高い精度と低いリコールにつながる。

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