論文の概要: Global Readiness of Language Technology for Healthcare: What would it Take to Combat the Next Pandemic?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02790v1
• Date: Wed, 6 Apr 2022 13:03:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-07 19:45:20.026992
• Title: Global Readiness of Language Technology for Healthcare: What would it Take to Combat the Next Pandemic?
• Title（参考訳）: 医療のための言語技術のグローバルな即応性:次のパンデミックと戦うために何が必要か?
• Authors: Ishani Mondal, Kabir Ahuja, Mohit Jain, Jacki O Neil, Kalika Bali, Monojit Choudhury
• Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックで、言語技術(LT)の最高と最悪の両方が生まれました 世界中の医療におけるLT、特に会話エージェントの状況はどうなっていますか? 次のパンデミックに先立ち、LTの世界的な準備が整うにはどうすればいいのか?
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.121910420726227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The COVID-19 pandemic has brought out both the best and worst of language technology (LT). On one hand, conversational agents for information dissemination and basic diagnosis have seen widespread use, and arguably, had an important role in combating the pandemic. On the other hand, it has also become clear that such technologies are readily available for a handful of languages, and the vast majority of the global south is completely bereft of these benefits. What is the state of LT, especially conversational agents, for healthcare across the world's languages? And, what would it take to ensure global readiness of LT before the next pandemic? In this paper, we try to answer these questions through survey of existing literature and resources, as well as through a rapid chatbot building exercise for 15 Asian and African languages with varying amount of resource-availability. The study confirms the pitiful state of LT even for languages with large speaker bases, such as Sinhala and Hausa, and identifies the gaps that could help us prioritize research and investment strategies in LT for healthcare.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、最高の言語技術と最悪の言語技術の両方を生み出した。 一方で、情報伝達や基本的な診断のための会話エージェントが広く使われており、おそらくパンデミック対策において重要な役割を担っている。 一方で、こうした技術がいくつかの言語で容易に利用可能であることは明らかであり、世界南部の大多数はこれらの利点を完全に享受している。 世界中の医療におけるLT、特に会話エージェントの状況はどうなっていますか? そして、次のパンデミックの前にLTの世界的な準備が整うには、何が必要だろうか? 本稿では,これらの質問に対して,既存の文献や資源の調査や,資源利用率の異なる15のアジア・アフリカの言語を対象としたチャットボット構築の迅速化を通じて回答する。 この研究は、SinhalaやHausaのような大きな話者ベースを持つ言語でさえLTの哀れな状態を確認し、LTにおける研究と投資戦略の優先順位付けに役立つギャップを特定する。

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