Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cross-lingual Argument Mining in the Medical Domain

論文の概要: Cross-lingual Argument Mining in the Medical Domain

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10527v3
Date: Tue, 23 Jul 2024 18:17:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-25 20:09:44.791136
Title: Cross-lingual Argument Mining in the Medical Domain
Title（参考訳）: 医療領域における言語間調音マイニング
Authors: Anar Yeginbergen, Rodrigo Agerri,
Abstract要約: 注釈付きデータがない医療用テキストでArgument Mining(AM)を実行する方法を示す。我々の研究は、アノテーション(データ転送)を英語から特定のターゲット言語に自動翻訳・投影することは、注釈付きデータを生成する効果的な方法であることを示している。また、スペイン語で自動生成されたデータを用いて、元の英語単言語設定の結果を改善する方法も示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.0158981171030685
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Nowadays the medical domain is receiving more and more attention in applications involving Artificial Intelligence as clinicians decision-making is increasingly dependent on dealing with enormous amounts of unstructured textual data. In this context, Argument Mining (AM) helps to meaningfully structure textual data by identifying the argumentative components in the text and classifying the relations between them. However, as it is the case for man tasks in Natural Language Processing in general and in medical text processing in particular, the large majority of the work on computational argumentation has been focusing only on the English language. In this paper, we investigate several strategies to perform AM in medical texts for a language such as Spanish, for which no annotated data is available. Our work shows that automatically translating and projecting annotations (data-transfer) from English to a given target language is an effective way to generate annotated data without costly manual intervention. Furthermore, and contrary to conclusions from previous work for other sequence labelling tasks, our experiments demonstrate that data-transfer outperforms methods based on the crosslingual transfer capabilities of multilingual pre-trained language models (model-transfer). Finally, we show how the automatically generated data in Spanish can also be used to improve results in the original English monolingual setting, providing thus a fully automatic data augmentation strategy.
Abstract（参考訳）: 現在、臨床医の意思決定は、膨大な量の構造化されていないテキストデータを扱うことにますます依存しているため、医療分野は人工知能関連のアプリケーションでますます注目を集めている。この文脈では、Argument Mining (AM) はテキスト内の議論的コンポーネントを特定し、それらの関係を分類することで、テキストデータを有意義に構造化するのに役立つ。しかし,一般の自然言語処理,特に医療用テキスト処理では,人為的なタスクが問題となっているため,計算論の作業の大部分は英語にのみ焦点をあてている。本稿では,アノテートされたデータがないスペイン語などの言語に対して,医療用テキストでAMを実行するためのいくつかの戦略について検討する。我々の研究は、アノテーション(データ転送)を英語から特定のターゲット言語に自動で翻訳・投影することは、手作業による介入を伴わずに注釈付きデータを生成する効果的な方法であることを示している。さらに,従来の他のシーケンスラベリングタスクの成果とは対照的に,多言語事前学習言語モデル(モデル-トランスファー)のクロスリンガル転送能力に基づいて,データ転送がメソッドよりも優れていることを示す。最後に、スペイン語における自動生成データを用いて、元の英語単言語設定の結果を改善することにより、完全な自動データ拡張戦略を実現する方法を示す。

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