論文の概要: Enhancing Biomedical Lay Summarisation with External Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15702v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 10:25:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 19:21:07.165231
• Title: Enhancing Biomedical Lay Summarisation with External Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 外部知識グラフを用いた生物医学的要約の強化
• Authors: Tomas Goldsack, Zhihao Zhang, Chen Tang, Carolina Scarton, Chenghua Lin
• Abstract要約: そこで本研究では,知識グラフをレイ・サマリゼーション・モデルに組み込むための3つのアプローチの有効性について検討する。 この結果から,グラフベースのドメイン知識の統合は,生成したテキストの可読性を大幅に向上させることで,レイ・サマライズを著しく向上させることが可能であることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.956500948255677
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Previous approaches for automatic lay summarisation are exclusively reliant on the source article that, given it is written for a technical audience (e.g., researchers), is unlikely to explicitly define all technical concepts or state all of the background information that is relevant for a lay audience. We address this issue by augmenting eLife, an existing biomedical lay summarisation dataset, with article-specific knowledge graphs, each containing detailed information on relevant biomedical concepts. Using both automatic and human evaluations, we systematically investigate the effectiveness of three different approaches for incorporating knowledge graphs within lay summarisation models, with each method targeting a distinct area of the encoder-decoder model architecture. Our results confirm that integrating graph-based domain knowledge can significantly benefit lay summarisation by substantially increasing the readability of generated text and improving the explanation of technical concepts.
• Abstract（参考訳）: 自動レイサマリゼーションのこれまでのアプローチは、技術的聴衆(例えば研究者)のために書かれたことを考えると、すべての技術的概念を明示的に定義したり、すべての背景情報を一般の聴衆に関連付けることは不可能である。 本稿では,既存のバイオメディカル・レイ・サマリゼーション・データセットであるeLifeに,関連するバイオメディカル概念に関する詳細な情報を含む,記事固有の知識グラフを付加することにより,この問題に対処する。 自動評価と人的評価の両方を用いて,各手法がエンコーダ・デコーダ・モデルアーキテクチャの異なる領域を対象とし,階層化モデルに知識グラフを組み込む3つのアプローチの有効性を体系的に検討した。 この結果から,グラフベースのドメイン知識の統合は,生成したテキストの可読性を大幅に向上し,技術的概念の理解を深めることによって,レイ・サマリゼーションのメリットを著しく向上させることが確認できた。

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