論文の概要: CHQ-Summ: A Dataset for Consumer Healthcare Question Summarization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06581v1
- Date: Tue, 14 Jun 2022 03:49:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-15 14:38:58.801896
- Title: CHQ-Summ: A Dataset for Consumer Healthcare Question Summarization
- Title（参考訳）: CHQ-Summ: 消費者医療問題要約のためのデータセット
- Authors: Shweta Yadav, Deepak Gupta, and Dina Demner-Fushman
- Abstract要約: 我々は1507のドメイン専門家によるアノテートされた消費者健康問題とそれに対応する要約を含む新しいデータセットであるCHQ-Summを紹介した。
データセットはコミュニティの質問応答フォーラムから派生したものだ。
我々は,複数の最先端要約モデル上でデータセットをベンチマークし,データセットの有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.331145794496774
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The quest for seeking health information has swamped the web with consumers'
health-related questions. Generally, consumers use overly descriptive and
peripheral information to express their medical condition or other healthcare
needs, contributing to the challenges of natural language understanding. One
way to address this challenge is to summarize the questions and distill the key
information of the original question. To address this issue, we introduce a new
dataset, CHQ-Summ that contains 1507 domain-expert annotated consumer health
questions and corresponding summaries. The dataset is derived from the
community question-answering forum and therefore provides a valuable resource
for understanding consumer health-related posts on social media. We benchmark
the dataset on multiple state-of-the-art summarization models to show the
effectiveness of the dataset.
- Abstract（参考訳）: 健康情報を求める試みは、消費者の健康に関する質問でウェブに波及した。
一般的に、消費者は医療状況や他の医療ニーズを表現するために過度に記述された周辺情報を使用し、自然言語理解の課題に寄与する。
この課題に対処するひとつの方法は、質問を要約し、元の質問の重要な情報を抽出することだ。
この問題に対処するために、ドメイン専門のアノテートされた消費者健康問題と対応する要約を含む新しいデータセットであるCHQ-Summを導入する。
このデータセットは、コミュニティの質問応答フォーラムから派生したもので、ソーシャルメディア上の消費者健康関連投稿を理解するための貴重なリソースを提供する。
我々は,複数の最先端要約モデル上でデータセットをベンチマークし,データセットの有効性を示す。
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