論文の概要: Combining Hierachical VAEs with LLMs for clinically meaningful timeline summarisation in social media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16240v2
• Date: Fri, 16 Feb 2024 12:42:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 19:23:05.518289
• Title: Combining Hierachical VAEs with LLMs for clinically meaningful timeline summarisation in social media
• Title（参考訳）: LLMとヒエラキカルVAEの併用によるソーシャルメディアのタイムライン要約
• Authors: Jiayu Song, Jenny Chim, Adam Tsakalidis, Julia Ive, Dana Atzil-Slonim, Maria Liakata
• Abstract要約: 本稿では,階層型VAEとLPM(LlaMA-2)を組み合わせて,ソーシャルメディア利用者のタイムラインから臨床的に意味のある要約を生成するハイブリッド抽象要約手法を提案する。 得られた要約を,専門家に対する自動評価と臨床専門家による人的評価により評価し,TH-VAEによる時系列要約により,臨床的有用性に富む事実的かつ論理的に整合した要約が得られ,経時的変化を捉えたLCMのみのアプローチよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.819625185358912
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a hybrid abstractive summarisation approach combining hierarchical VAE with LLMs (LlaMA-2) to produce clinically meaningful summaries from social media user timelines, appropriate for mental health monitoring. The summaries combine two different narrative points of view: clinical insights in third person useful for a clinician are generated by feeding into an LLM specialised clinical prompts, and importantly, a temporally sensitive abstractive summary of the user's timeline in first person, generated by a novel hierarchical variational autoencoder, TH-VAE. We assess the generated summaries via automatic evaluation against expert summaries and via human evaluation with clinical experts, showing that timeline summarisation by TH-VAE results in more factual and logically coherent summaries rich in clinical utility and superior to LLM-only approaches in capturing changes over time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,階層的vaeとllms(llama-2)を組み合わせた統合的要約手法を導入し,メンタルヘルスモニタリングに適したソーシャルメディアユーザのタイムラインから臨床的に有意義な要約を生成する。 臨床医に有用な第3者の臨床的洞察は、臨床のプロンプトを専門とするLSMに入力することで生成され、さらに、新規な階層的変動オートエンコーダTH-VAEにより、第1者のユーザのタイムラインの時間的に敏感な抽象的要約が生成される。 得られた要約を,専門家に対する自動評価と臨床専門家による人的評価により評価し,TH-VAEによる時系列要約により,臨床的有用性に富む事実的かつ論理的に整合した要約が得られ,経時的変化を捉えたLCMのみのアプローチよりも優れていることを示す。

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