論文の概要: Self-supervised Answer Retrieval on Clinical Notes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00775v1
• Date: Mon, 2 Aug 2021 10:42:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-03 22:15:23.509046
• Title: Self-supervised Answer Retrieval on Clinical Notes
• Title（参考訳）: 臨床ノートにおける自己指導型回答検索
• Authors: Paul Grundmann, Sebastian Arnold, Alexander L\"oser
• Abstract要約: 本稿では,ドメイン固有パスマッチングのためのトランスフォーマー言語モデルをトレーニングするためのルールベースのセルフスーパービジョンであるCAPRを紹介する。 目的をトランスフォーマーベースの4つのアーキテクチャ、コンテキスト文書ベクトル、ビ-、ポリエンコーダ、クロスエンコーダに適用する。 本稿では,ドメイン固有パスの検索において,CAPRが強いベースラインを上回り,ルールベースおよび人間ラベル付きパスを効果的に一般化することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.87777592015402
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieving answer passages from long documents is a complex task requiring semantic understanding of both discourse and document context. We approach this challenge specifically in a clinical scenario, where doctors retrieve cohorts of patients based on diagnoses and other latent medical aspects. We introduce CAPR, a rule-based self-supervision objective for training Transformer language models for domain-specific passage matching. In addition, we contribute a novel retrieval dataset based on clinical notes to simulate this scenario on a large corpus of clinical notes. We apply our objective in four Transformer-based architectures: Contextual Document Vectors, Bi-, Poly- and Cross-encoders. From our extensive evaluation on MIMIC-III and three other healthcare datasets, we report that CAPR outperforms strong baselines in the retrieval of domain-specific passages and effectively generalizes across rule-based and human-labeled passages. This makes the model powerful especially in zero-shot scenarios where only limited training data is available.
• Abstract（参考訳）: 長い文書から回答文を取得することは、会話と文書コンテキストの両方を意味的に理解する必要がある複雑な作業である。 医師が診断やその他の潜伏する医療的側面に基づいて患者のコホートを検索する臨床シナリオにおいて、この課題に特にアプローチする。 ドメイン固有パスマッチングのためのトランスフォーマー言語モデルをトレーニングするためのルールベースの自己スーパービジョン目標であるcaprを紹介する。 さらに,このシナリオを臨床ノートの大規模コーパスでシミュレートするために,臨床ノートに基づく新たな検索データセットを寄贈した。 目的をトランスフォーマーベースの4つのアーキテクチャ、コンテキスト文書ベクトル、ビ-、ポリエンコーダ、クロスエンコーダに適用する。 MIMIC-IIIおよび他の3つの医療データセットに対する広範な評価から、CAPRはドメイン固有のパスの検索において強いベースラインを上回り、ルールベースおよび人間ラベルのパスを効果的に一般化する。 これにより、特に限られたトレーニングデータしか利用できないゼロショットシナリオでは、モデルが強力になる。

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