論文の概要: Optimal path for Biomedical Text Summarization Using Pointer GPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08654v1
• Date: Fri, 22 Mar 2024 02:13:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-21 20:04:31.270020
• Title: Optimal path for Biomedical Text Summarization Using Pointer GPT
• Title（参考訳）: ポインターGPTを用いたバイオメディカルテキスト要約のための最適経路
• Authors: Hyunkyung Han, Jaesik Choi,
• Abstract要約: GPTモデルは、事実の誤りを発生させ、文脈を欠き、言葉を単純化する傾向にある。 これらの制約に対処するため、GPTモデルの注意機構をポインタネットワークに置き換えた。 ROUGEスコアを用いてポインター-GPTモデルの有効性を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.919661430250798
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Biomedical text summarization is a critical tool that enables clinicians to effectively ascertain patient status. Traditionally, text summarization has been accomplished with transformer models, which are capable of compressing long documents into brief summaries. However, transformer models are known to be among the most challenging natural language processing (NLP) tasks. Specifically, GPT models have a tendency to generate factual errors, lack context, and oversimplify words. To address these limitations, we replaced the attention mechanism in the GPT model with a pointer network. This modification was designed to preserve the core values of the original text during the summarization process. The effectiveness of the Pointer-GPT model was evaluated using the ROUGE score. The results demonstrated that Pointer-GPT outperformed the original GPT model. These findings suggest that pointer networks can be a valuable addition to EMR systems and can provide clinicians with more accurate and informative summaries of patient medical records. This research has the potential to usher in a new paradigm in EMR systems and to revolutionize the way that clinicians interact with patient medical records.
• Abstract（参考訳）: バイオメディカルテキスト要約は、臨床医が患者の地位を効果的に確認するための重要なツールである。 伝統的に、テキスト要約は、長い文書を短い要約に圧縮できるトランスフォーマーモデルによって達成されてきた。 しかし、トランスモデルは最も困難な自然言語処理(NLP)タスクの一つであることが知られている。 特に、GPTモデルは、事実エラーを生成し、文脈を欠き、単語を単純化する傾向にある。 これらの制約に対処するため、GPTモデルの注意機構をポインタネットワークに置き換えた。 この修正は、要約処理中に元のテキストのコア値を保存するように設計された。 ROUGEスコアを用いてポインター-GPTモデルの有効性を評価した。 その結果、Pointer-GPT はオリジナルの GPT モデルよりも優れていた。 これらの結果から, ポインターネットワークは, EMRシステムに付加価値があり, 臨床医に患者の医療記録のより正確かつ情報的な要約を提供する可能性が示唆された。 この研究は、EMRシステムにおける新しいパラダイムを開拓し、臨床医が患者の医療記録と相互作用する方法に革命をもたらす可能性がある。

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