論文の概要: Health Text Simplification: An Annotated Corpus for Digestive Cancer Education and Novel Strategies for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15043v3
• Date: Sun, 10 Nov 2024 19:47:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:06:25.018728
• Title: Health Text Simplification: An Annotated Corpus for Digestive Cancer Education and Novel Strategies for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 健康テキストの簡易化:消化器癌教育のための注釈付きコーパスと強化学習のための新しい戦略
• Authors: Md Mushfiqur Rahman, Mohammad Sabik Irbaz, Kai North, Michelle S. Williams, Marcos Zampieri, Kevin Lybarger,
• Abstract要約: 普及とリテラシーを高めるために、健康情報における高パフォーマンステキスト単純化モデルが不可欠である。 アメリカがん学会, 疾病対策センター, 国立がん研究所の教育コンテンツを含む, 健康テキストの簡易化研究に適した, がん教材の同時コーパスを紹介する。 大規模言語モデル (LLM) に基づく単純化手法について検討し, 微調整, 強化学習 (RL) , 人間のフィードバックによる強化学習 (RLHF) , ドメイン適応, プロンプトに基づくアプローチについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.890140316730964
• License:
• Abstract: Objective: The reading level of health educational materials significantly influences the understandability and accessibility of the information, particularly for minoritized populations. Many patient educational resources surpass the reading level and complexity of widely accepted standards. There is a critical need for high-performing text simplification models in health information to enhance dissemination and literacy. This need is particularly acute in cancer education, where effective prevention and screening education can substantially reduce morbidity and mortality. Methods: We introduce Simplified Digestive Cancer (SimpleDC), a parallel corpus of cancer education materials tailored for health text simplification research, comprising educational content from the American Cancer Society, Centers for Disease Control and Prevention, and National Cancer Institute. Utilizing SimpleDC alongside the existing Med-EASi corpus, we explore Large Language Model (LLM)-based simplification methods, including fine-tuning, reinforcement learning (RL), reinforcement learning with human feedback (RLHF), domain adaptation, and prompt-based approaches. Our experimentation encompasses Llama 2 and GPT-4. A novel RLHF reward function is introduced, featuring a lightweight model adept at distinguishing between original and simplified texts, thereby enhancing the model's effectiveness with unlabeled data. Results: Fine-tuned Llama 2 models demonstrated high performance across various metrics. Our innovative RLHF reward function surpassed existing RL text simplification reward functions in effectiveness. The results underscore that RL/RLHF can augment fine-tuning, facilitating model training on unlabeled text and improving performance.
• Abstract（参考訳）: 目的: 健康教育資料の読解レベルは情報の理解可能性やアクセシビリティに大きく影響する。 多くの患者教育資源は、広く受け入れられている標準の読解レベルと複雑さを超越している。 普及とリテラシーを高めるために、健康情報における高パフォーマンステキスト単純化モデルが不可欠である。 この必要性は特にがん教育において急激であり、効果的な予防とスクリーニング教育が致命率と死亡率を大幅に低下させる可能性がある。 方法: アメリカがん学会, 疾病予防センター, 国立がん研究所の教育内容を含む, 健康テキストの簡易化研究に適した, がん教材の並列コーパスであるSimpleDCを紹介する。 既存のMed-EASiコーパスとともにSimpleDCを利用することで、微調整、強化学習(RL)、人間フィードバックによる強化学習(RLHF)、ドメイン適応、プロンプトベースアプローチなど、Large Language Model(LLM)に基づく単純化手法を検討する。 実験ではLlama 2とGPT-4を含む。 新規なRLHF報酬関数を導入し、オリジナルテキストと簡易テキストの区別が可能な軽量モデルを導入し、未ラベルデータによるモデルの有効性を高める。 結果: 微調整のLlama 2モデルは様々な指標で高い性能を示した。 我々の革新的なRLHF報酬関数は、既存のRLテキストの簡易化報酬関数をはるかに上回った。 その結果、RL/RLHFは微調整を強化し、ラベルなしテキストのモデルトレーニングを容易にし、性能を向上できることがわかった。

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