論文の概要: Medical Question Summarization with Entity-driven Contrastive Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07437v1
- Date: Sat, 15 Apr 2023 00:19:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-18 19:12:56.381549
- Title: Medical Question Summarization with Entity-driven Contrastive Learning
- Title（参考訳）: エンティティ駆動型コントラスト学習による医療質問要約
- Authors: Sibo Wei, Wenpeng Lu, Xueping Peng, Shoujin Wang, Yi-Fei Wang and
Weiyu Zhang
- Abstract要約: 本稿では,エンティティ駆動型コントラスト学習(ECL)を用いた新しい医療質問要約フレームワークを提案する。
ECLは、しばしば質問される質問(FAQ)に医療機関を採用し、硬い負のサンプルを生成する効果的なメカニズムを考案している。
iCliniqデータセットの33%の重複率など、いくつかのMQAデータセットが深刻なデータ漏洩問題に悩まされていることが分かりました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.008269098530386
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: By summarizing longer consumer health questions into shorter and essential
ones, medical question answering (MQA) systems can more accurately understand
consumer intentions and retrieve suitable answers. However, medical question
summarization is very challenging due to obvious distinctions in health trouble
descriptions from patients and doctors. Although existing works have attempted
to utilize Seq2Seq, reinforcement learning, or contrastive learning to solve
the problem, two challenges remain: how to correctly capture question focus to
model its semantic intention, and how to obtain reliable datasets to fairly
evaluate performance. To address these challenges, this paper proposes a novel
medical question summarization framework using entity-driven contrastive
learning (ECL). ECL employs medical entities in frequently asked questions
(FAQs) as focuses and devises an effective mechanism to generate hard negative
samples. This approach forces models to pay attention to the crucial focus
information and generate more ideal question summarization. Additionally, we
find that some MQA datasets suffer from serious data leakage problems, such as
the iCliniq dataset's 33% duplicate rate. To evaluate the related methods
fairly, this paper carefully checks leaked samples to reorganize more
reasonable datasets. Extensive experiments demonstrate that our ECL method
outperforms state-of-the-art methods by accurately capturing question focus and
generating medical question summaries. The code and datasets are available at
https://github.com/yrbobo/MQS-ECL.
- Abstract（参考訳）: より長い消費者健康質問を短く重要な質問にまとめることで、医療質問応答(MQA)システムは消費者の意図をより正確に理解し、適切な回答を得ることができる。
しかし、医療質問要約は患者と医師との健康問題記述の明らかな区別のため、非常に困難である。
既存の研究では、Seq2Seq、強化学習、あるいはコントラスト学習を用いてこの問題を解決しようとしているが、質問の焦点を正確に捉えて意味的な意図をモデル化する方法、信頼性のあるデータセットを取得してパフォーマンスを適切に評価する方法の2つの課題が残っている。
これらの課題に対処するために,エンティティ駆動型コントラスト学習(ECL)を用いた新しい医療質問要約フレームワークを提案する。
ECLは、しばしば質問される質問(FAQ)に医療機関を採用し、硬い負のサンプルを生成する効果的なメカニズムを考案している。
このアプローチでは、モデルに重要な焦点情報に注意を払って、より理想的な質問要約を生成する。
さらに、いくつかのMQAデータセットは、iCliniqデータセットの33%の重複率など、深刻なデータ漏洩問題に悩まされている。
関連手法を公平に評価するために,リークしたサンプルを慎重にチェックし,より合理的なデータセットを再編成する。
ECL法は,質問焦点を正確に把握し,医学的質問要約を生成することにより,最先端の手法よりも優れていることを示す。
コードとデータセットはhttps://github.com/yrbobo/mqs-eclで入手できる。
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