論文の概要: DocLens: Multi-aspect Fine-grained Evaluation for Medical Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09581v2
• Date: Sun, 18 Feb 2024 20:39:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 04:44:52.132113
• Title: DocLens: Multi-aspect Fine-grained Evaluation for Medical Text Generation
• Title（参考訳）: DocLens:医療用テキスト生成のための多面的きめ細かい評価
• Authors: Yiqing Xie, Sheng Zhang, Hao Cheng, Pengfei Liu, Zelalem Gero, Cliff Wong, Tristan Naumann, Hoifung Poon, Carolyn Rose
• Abstract要約: 本稿では, 医療用テキストの完全性, 簡潔性, 帰属性を評価するための指標セットを提案する。 メトリクスは、インストラクションフォロー(プロプライエタリとオープンソースの両方)や教師付きエンタテインメントモデルなど、さまざまなタイプの評価者によって計算できる。 総合的な人間の研究によると、DocLensは既存の指標よりも医療専門家の判断とかなり高い一致を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.998563718476525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical text generation aims to assist with administrative work and highlight salient information to support decision-making. To reflect the specific requirements of medical text, in this paper, we propose a set of metrics to evaluate the completeness, conciseness, and attribution of the generated text at a fine-grained level. The metrics can be computed by various types of evaluators including instruction-following (both proprietary and open-source) and supervised entailment models. We demonstrate the effectiveness of the resulting framework, DocLens, with three evaluators on three tasks: clinical note generation, radiology report summarization, and patient question summarization. A comprehensive human study shows that DocLens exhibits substantially higher agreement with the judgments of medical experts than existing metrics. The results also highlight the need to improve open-source evaluators and suggest potential directions.
• Abstract（参考訳）: 医療用テキスト生成は、行政業務の支援と意思決定を支援するための健全な情報強調を目的としている。 医療用テキストの具体的な要件を反映するため,本論文では,生成したテキストの完全性,簡潔性,属性をきめ細かなレベルで評価するための指標セットを提案する。 メトリクスは、インストラクションフォロー(プロプライエタリとオープンソースの両方)や教師付きエンテーメントモデルなど、さまざまなタイプの評価者によって計算できる。 臨床ノート作成,放射線報告書要約,患者の質問要約の3つのタスクにおいて,doclensが3つの評価器で有効性を示す。 総合的な人間の研究によると、DocLensは既存の指標よりも医療専門家の判断とかなり高い一致を示している。 結果はまた、オープンソースの評価ツールの改善の必要性を強調し、潜在的な方向性を提案する。

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