論文の概要: MedReadMe: A Systematic Study for Fine-grained Sentence Readability in Medical Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02144v3
• Date: Mon, 28 Oct 2024 17:01:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:14:48.553157
• Title: MedReadMe: A Systematic Study for Fine-grained Sentence Readability in Medical Domain
• Title（参考訳）: MedReadMe:医療領域における微細文読解性に関する体系的研究
• Authors: Chao Jiang, Wei Xu,
• Abstract要約: 本稿では,医療領域における文章レベルとスパンレベルの両方における可読性測定の体系的研究について述べる。 我々は、手動で注釈付けされた可読性評価と4,520文の詳細な複合スパンアノテーションからなる新しいデータセットMedReadMeを導入する。 既存の可読性式に1つの特徴を加えることで、人間の判断との相関を著しく改善できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.91205505704257
• License:
• Abstract: Medical texts are notoriously challenging to read. Properly measuring their readability is the first step towards making them more accessible. In this paper, we present a systematic study on fine-grained readability measurements in the medical domain at both sentence-level and span-level. We introduce a new dataset MedReadMe, which consists of manually annotated readability ratings and fine-grained complex span annotation for 4,520 sentences, featuring two novel "Google-Easy" and "Google-Hard" categories. It supports our quantitative analysis, which covers 650 linguistic features and automatic complex word and jargon identification. Enabled by our high-quality annotation, we benchmark and improve several state-of-the-art sentence-level readability metrics for the medical domain specifically, which include unsupervised, supervised, and prompting-based methods using recently developed large language models (LLMs). Informed by our fine-grained complex span annotation, we find that adding a single feature, capturing the number of jargon spans, into existing readability formulas can significantly improve their correlation with human judgments. The data is available at tinyurl.com/medreadme-repo
• Abstract（参考訳）: 医学的な文章は読むのがとても難しい。 可読性を適切に測定することが、可読性を高めるための第一歩です。 本稿では,医療領域における細粒度可読性の測定について,文レベルとスパンレベルの両方で体系的に検討する。 我々は、手動で注釈付けされた可読性評価と4,520文の詳細な複合スパンアノテーションからなる新しいデータセットMedReadMeを紹介し、新しい「Google-Easy」と「Google-Hard」の2つのカテゴリを特徴とする。 これは650の言語的特徴と、自動的な複雑な単語とジャーゴン識別を網羅する定量的分析をサポートする。 近年開発された大規模言語モデル (LLM) を用いた教師なし, 教師なし, プロンプトベースの手法を含む, 医学領域における最先端の文章レベルの可読性指標をベンチマークし, 改良した。 粒度の細かい複雑なスパンアノテーションにインフォームされると、既存の可読性公式に単一の特徴を加えれば、人間の判断との相関が大幅に向上することがわかった。 データは littleurl.com/medreadme-repo で入手できる

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