Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Survey for Biomedical Text Summarization: From Pre-trained to Large Language Models

論文の概要: A Survey for Biomedical Text Summarization: From Pre-trained to Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08763v2
Date: Thu, 13 Jul 2023 04:13:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-17 17:00:36.489803
Title: A Survey for Biomedical Text Summarization: From Pre-trained to Large Language Models
Title（参考訳）: バイオメディカルテキスト要約に関するサーベイ:事前学習から大規模言語モデルへ
Authors: Qianqian Xie and Zheheng Luo and Benyou Wang and Sophia Ananiadou
Abstract要約: バイオメディカルテキスト要約の最近の進歩を体系的に概観する。我々は,大規模言語モデルの時代における既存の課題と将来的な方向性について論じる。リサーチコミュニティを促進するために、利用可能なデータセット、最近のアプローチ、コード、評価指標、パブリックプロジェクトにおけるリーダーボードなど、オープンなリソースをラインアップします。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.516351027053705
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The exponential growth of biomedical texts such as biomedical literature and electronic health records (EHRs), poses a significant challenge for clinicians and researchers to access clinical information efficiently. To tackle this challenge, biomedical text summarization (BTS) has been proposed as a solution to support clinical information retrieval and management. BTS aims at generating concise summaries that distill key information from single or multiple biomedical documents. In recent years, the rapid advancement of fundamental natural language processing (NLP) techniques, from pre-trained language models (PLMs) to large language models (LLMs), has greatly facilitated the progress of BTS. This growth has led to numerous proposed summarization methods, datasets, and evaluation metrics, raising the need for a comprehensive and up-to-date survey for BTS. In this paper, we present a systematic review of recent advancements in BTS, leveraging cutting-edge NLP techniques from PLMs to LLMs, to help understand the latest progress, challenges, and future directions. We begin by introducing the foundational concepts of BTS, PLMs and LLMs, followed by an in-depth review of available datasets, recent approaches, and evaluation metrics in BTS. We finally discuss existing challenges and promising future directions in the era of LLMs. To facilitate the research community, we line up open resources including available datasets, recent approaches, codes, evaluation metrics, and the leaderboard in a public project: https://github.com/KenZLuo/Biomedical-Text-Summarization-Survey/tree/master. We believe that this survey will be a useful resource to researchers, allowing them to quickly track recent advancements and provide guidelines for future BTS research within the research community.
Abstract（参考訳）: 生物医学文献や電子健康記録(EHR)などの生物医学テキストの指数的な成長は、臨床医や研究者が臨床情報に効率的にアクセスする上で重要な課題となっている。この課題に対処するため,臨床情報検索と管理を支援するソリューションとして,バイオメディカルテキスト要約(BTS)が提案されている。 BTSは、単一または複数のバイオメディカル文書から鍵情報を抽出する簡潔な要約を生成することを目的としている。近年,プレトレーニング言語モデル (PLM) から大規模言語モデル (LLM) まで,基本自然言語処理技術 (NLP) の急速な進歩が,BTSの進歩を大いに促進している。この成長により、多数の要約方法、データセット、評価メトリクスが提案され、btsの包括的な最新調査の必要性が高まった。本稿では,最新の進歩,課題,今後の方向性を理解するために,PLMからLPMへの最先端NLP技術を活用したBTSの最近の進歩を体系的に検討する。まず、BTS, PLM, LLMの基本概念を導入し、その後、利用可能なデータセット、最近のアプローチ、BTSの評価指標の詳細なレビューを行った。最後に,llm時代の課題と今後の方向性について論じる。研究コミュニティを促進するために、利用可能なデータセット、最近のアプローチ、コード、評価メトリクス、および公開プロジェクトにおけるリーダーボードを含むオープンリソースをラインアップします。我々は,本調査が研究者にとって有用な資源であり,最近の進歩を素早く追跡し,今後のBTS研究のガイドラインを研究コミュニティ内で提供できると考えている。

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