論文の概要: Building blocks for complex tasks: Robust generative event extraction for radiology reports under domain shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09544v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 23:16:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 15:37:42.588333
• Title: Building blocks for complex tasks: Robust generative event extraction for radiology reports under domain shifts
• Title（参考訳）: 複雑なタスクのためのビルディングブロック:ドメインシフト下の放射線レポートに対するロバスト生成イベント抽出
• Authors: Sitong Zhou, Meliha Yetisgen, Mari Ostendorf
• Abstract要約: マルチパスT5ベースのテキスト・テキスト生成モデルでは、BERTベースのタスク固有分類層を用いた手法と比較して、試験モード間の一般化が優れていることを示す。 そこで我々は, 大規模コーパス処理を臨床応用に利用しやすくするため, モデルの推論コストを低減させる手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.845850292404768
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores methods for extracting information from radiology reports that generalize across exam modalities to reduce requirements for annotated data. We demonstrate that multi-pass T5-based text-to-text generative models exhibit better generalization across exam modalities compared to approaches that employ BERT-based task-specific classification layers. We then develop methods that reduce the inference cost of the model, making large-scale corpus processing more feasible for clinical applications. Specifically, we introduce a generative technique that decomposes complex tasks into smaller subtask blocks, which improves a single-pass model when combined with multitask training. In addition, we leverage target-domain contexts during inference to enhance domain adaptation, enabling use of smaller models. Analyses offer insights into the benefits of different cost reduction strategies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,アノテートデータの要求を減らし,試験モダリティにまたがって一般化する放射線学報告から情報を抽出する方法を検討する。 我々は,マルチパスT5ベースのテキスト・テキスト生成モデルにおいて,BERTベースのタスク固有分類層を用いた手法と比較して,試験モード間の一般化が優れていることを示した。 そこで我々は, 大規模コーパス処理を臨床応用に活用し, モデル推論コストを削減する手法を開発した。 具体的には、複雑なタスクを小さなサブタスクブロックに分解する生成手法を導入し、マルチタスクトレーニングと組み合わせてシングルパスモデルを改善する。 さらに、推論中にターゲットドメインコンテキストを活用してドメイン適応性を高め、より小さなモデルの利用を可能にします。 分析は、さまざまなコスト削減戦略のメリットに関する洞察を提供する。

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