論文の概要: A Spoken Drug Prescription Dataset in French for Spoken Language
Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08292v1
- Date: Sun, 17 Jul 2022 21:18:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-20 03:26:07.491998
- Title: A Spoken Drug Prescription Dataset in French for Spoken Language
Understanding
- Title（参考訳）: 音声言語理解のためのフランス語の薬物処方データセット
- Authors: Ali Can Kocabiyikoglu, Fran\c{c}ois Portet, Prudence Gibert, Herv\'e
Blanchon, Jean-Marc Babouchkine, Ga\"etan Gavazzi
- Abstract要約: PxSLU (PxSLU) と命名された最初の発声薬用処方薬コーパスを提示した。
フランスでは、55人の参加者と非専門家による処方薬に関する実験を通じて、薬物処方薬の書き起こしと注釈付き対話が4時間にわたって行われている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.31317409221921133
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Spoken medical dialogue systems are increasingly attracting interest to
enhance access to healthcare services and improve quality and traceability of
patient care. In this paper, we focus on medical drug prescriptions acquired on
smartphones through spoken dialogue. Such systems would facilitate the
traceability of care and would free clinicians' time. However, there is a lack
of speech corpora to develop such systems since most of the related corpora are
in text form and in English. To facilitate the research and development of
spoken medical dialogue systems, we present, to the best of our knowledge, the
first spoken medical drug prescriptions corpus, named PxSLU. It contains 4
hours of transcribed and annotated dialogues of drug prescriptions in French
acquired through an experiment with 55 participants experts and non-experts in
prescriptions. We also present some experiments that demonstrate the interest
of this corpus for the evaluation and development of medical dialogue systems.
- Abstract（参考訳）: 医療サービスへのアクセスを高め、患者の医療の質とトレーサビリティを向上させるため、スポット医療対話システムへの関心が高まっている。
本稿では,音声対話を通じてスマートフォン上で取得した医薬品処方に焦点をあてる。
このようなシステムはケアのトレーサビリティを促進し、臨床医の時間を解放する。
しかし、関連するコーパスの多くはテキスト形式と英語であるため、そのようなシステムを開発するためのコーパスが不足している。
音声医療対話システムの研究と開発を容易にするために,我々はpxsluという名の最初の音声医療薬剤処方コーパスを,我々の知識を最大限に活用する。
フランスでは、55人の参加者と非専門家による処方薬に関する実験を通じて、薬物処方薬の書き起こしと注釈付き対話が4時間にわたって行われている。
また,医療対話システムの評価・開発におけるこのコーパスの意義を実証する実験を行った。
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