論文の概要: MedAI Dialog Corpus (MEDIC): Zero-Shot Classification of Doctor and AI Responses in Health Consultations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12489v2
• Date: Fri, 20 Oct 2023 12:21:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 11:11:53.901729
• Title: MedAI Dialog Corpus (MEDIC): Zero-Shot Classification of Doctor and AI Responses in Health Consultations
• Title（参考訳）: MedAI Dialog Corpus (MEDIC):医療相談における医師とAI反応のゼロショット分類
• Authors: Olumide E. Ojo, Olaronke O. Adebanji, Alexander Gelbukh, Hiram Calvo, Anna Feldman
• Abstract要約: 本稿では,医療相談における医師やAIからの回答を正確に分類するための事前学習言語モデルの有効性について検討する。 本研究の目的は、テキストが特定のコーパストレーニングなしで人間またはAIモデルに由来するかどうかを、これらのモデルが効果的に検出できるかどうかを判定することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.669251100016986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Zero-shot classification enables text to be classified into classes not seen during training. In this research, we investigate the effectiveness of pre-trained language models to accurately classify responses from Doctors and AI in health consultations through zero-shot learning. Our study aims to determine whether these models can effectively detect if a text originates from human or AI models without specific corpus training. We collect responses from doctors to patient inquiries about their health and pose the same question/response to AI models. While zero-shot language models show a good understanding of language in general, they have limitations in classifying doctor and AI responses in healthcare consultations. This research lays the groundwork for further research into this field of medical text classification, informing the development of more effective approaches to accurately classify doctor-generated and AI-generated text in health consultations.
• Abstract（参考訳）: ゼロショット分類では、トレーニング中に見えないクラスにテキストを分類することができる。 本研究では,ゼロショット学習による健康相談における医師とaiの反応を正確に分類する事前学習言語モデルの有効性について検討する。 本研究の目的は、テキストが特定のコーパストレーニングなしで人間またはAIモデルに由来するかどうかを効果的に検出できるかどうかを判断することである。 医師から患者の健康に関する質問に対する回答を収集し、AIモデルに同じ質問/回答を提示する。 ゼロショット言語モデルは一般的に言語をよく理解しているが、医療相談における医師とAIの反応の分類には限界がある。 本研究は、この医学テキスト分類分野のさらなる研究の基盤を築き、医療相談における医師生成テキストとAI生成テキストを正確に分類するための、より効果的なアプローチの開発を促す。

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