Fugu-MT 論文翻訳(概要): X-ray Made Simple: Radiology Report Generation and Evaluation with Layman's Terms

論文の概要: X-ray Made Simple: Radiology Report Generation and Evaluation with Layman's Terms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17911v1
Date: Tue, 25 Jun 2024 19:52:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-27 15:17:27.282535
Title: X-ray Made Simple: Radiology Report Generation and Evaluation with Layman's Terms
Title（参考訳）: 単純X線撮影:レイマン用語を用いた放射線診断レポートの作成と評価
Authors: Kun Zhao, Chenghao Xiao, Chen Tang, Bohao Yang, Kai Ye, Noura Al Moubayed, Liang Zhan, Chenghua Lin,
Abstract要約: ラジオロジーレポート生成(RRG)は多モード生成モデルの進歩によって大きな進歩を遂げた。既存の語彙ベースのメトリクス(例えばBLEU)によるRRGのハイパフォーマンスは、単なるミラージュ(mirage)である。我々は、レイマンの用語ベースのデータセット、評価およびトレーニングフレームワークであるRRGフレームワークを提案することによって、この問題に意図せずにアプローチする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.871814979179373
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Radiology Report Generation (RRG) has achieved significant progress with the advancements of multimodal generative models. However, the evaluation in the domain suffers from a lack of fair and robust metrics. We reveal that, high performance on RRG with existing lexical-based metrics (e.g. BLEU) might be more of a mirage - a model can get a high BLEU only by learning the template of reports. This has become an urgent problem for RRG due to the highly patternized nature of these reports. In this work, we un-intuitively approach this problem by proposing the Layman's RRG framework, a layman's terms-based dataset, evaluation and training framework that systematically improves RRG with day-to-day language. We first contribute the translated Layman's terms dataset. Building upon the dataset, we then propose a semantics-based evaluation method, which is proved to mitigate the inflated numbers of BLEU and provides fairer evaluation. Last, we show that training on the layman's terms dataset encourages models to focus on the semantics of the reports, as opposed to overfitting to learning the report templates. We reveal a promising scaling law between the number of training examples and semantics gain provided by our dataset, compared to the inverse pattern brought by the original formats. Our code is available at \url{https://github.com/hegehongcha/LaymanRRG}.
Abstract（参考訳）: ラジオロジーレポート生成(RRG)は多モード生成モデルの進歩によって大きな進歩を遂げた。しかし、ドメインの評価は公平で堅牢なメトリクスの欠如に悩まされている。既存の語彙ベースのメトリクス(例えばBLEU)を使用したRRGのハイパフォーマンスは、単なるミラージュ(mirage)である可能性がある。これらの報告が高度にパターン化されているため、RRGにとってこれは緊急の問題となっている。本研究では,日常言語でRRGを体系的に改善するレイマンの用語ベースのデータセット,評価およびトレーニングフレームワークであるRRGフレームワークを提案することによって,この問題に非意図的にアプローチする。まず最初に、翻訳されたレイマンの用語データセットをコントリビュートする。このデータセットをベースとしたセマンティックスに基づく評価手法を提案し,BLEUの膨らみを緩和し,より公平な評価を行う。最後に、レイマン用語データセットのトレーニングは、レポートテンプレートの学習に過度に適合するのではなく、レポートのセマンティクスに集中するようモデルに促すことを示す。トレーニングサンプルの数とデータセットが提供するセマンティックスの間の有望なスケーリング法則を、元のフォーマットがもたらす逆パターンと比較して明らかにする。私たちのコードは \url{https://github.com/hegehongcha/LaymanRRG} で利用可能です。

関連論文リスト

Relation Extraction with Fine-Tuned Large Language Models in Retrieval Augmented Generation Frameworks [0.0]
関係抽出(RE)は、構造化されていないデータを知識グラフ(KG)のような構造化形式に変換するために重要であるプレトレーニング言語モデル(PLM)を活用した最近の研究は、この分野で大きな成功を収めている。本研究では、微調整LDMの性能と、Retrieval Augmented-based (RAG) REアプローチへの統合について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-20T21:27:57Z)
Revisiting a Pain in the Neck: Semantic Phrase Processing Benchmark for Language Models [10.482557806309174]
セマンティックフレーズ処理タスクにおける言語モデル(LM)のテストを可能にする総合評価スイートであるLexBenchを紹介する。我々のベンチマークにより、モデルアーキテクチャにおける15のLMの性能と、分類、抽出、解釈タスクにおけるパラメータスケールを評価する。我々のベンチマーク結果は,意味的フレーズ理解におけるLMの汎用的能力の向上を目的とした今後の研究に役立つだろう。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-05T09:20:38Z)
MRScore: Evaluating Radiology Report Generation with LLM-based Reward System [39.54237580336297]
本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用した放射線学レポート生成のための自動評価指標 MRScore を紹介する。この課題に対処するため,我々は放射線学者と共同で,放射線学報告評価のためのLCMをガイドするフレームワークを開発し,ヒト分析との整合性を確保した。実験では,MSScoreが人間の判断と高い相関性を示し,従来の指標と比較して,モデル選択における優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-27T04:42:45Z)
ExaRanker-Open: Synthetic Explanation for IR using Open-Source LLMs [60.81649785463651]
ExaRanker-Openを導入し、オープンソース言語モデルを適用して、説明を生成する。以上の結果から,LLMのサイズが大きくなるにつれて,説明の組み込みが神経ランク付けを継続的に促進することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-09T11:23:14Z)
See, Say, and Segment: Teaching LMMs to Overcome False Premises [67.36381001664635]
この課題を解決するために,LMMのカスケードと共同学習手法を提案する。得られたモデルでは、画像中に物体が存在するかどうかを検知し、その物体が存在しないかをユーザに「例」し、最終的に、対象物のマスクを出力することで「分類」を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-13T18:58:04Z)
DORE: Document Ordered Relation Extraction based on Generative Framework [56.537386636819626]
本稿では,既存のDocREモデルの根本原因について検討する。本稿では,モデルが学習しやすく,決定論的な関係行列から記号列と順序列を生成することを提案する。 4つのデータセットに対する実験結果から,提案手法は生成型DocREモデルの性能を向上させることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-28T11:18:10Z)
A Closer Look at Debiased Temporal Sentence Grounding in Videos: Dataset, Metric, and Approach [53.727460222955266]
テンポラル・センテンス・グラウンディング・イン・ビデオ(TSGV)は、未編集のビデオに自然言語文を埋め込むことを目的としている。最近の研究では、現在のベンチマークデータセットには明らかなモーメントアノテーションバイアスがあることが判明している。偏りのあるデータセットによる膨らませ評価を緩和するため、基礎的リコールスコアを割引する新しい評価基準「dR@n,IoU@m」を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-10T08:58:18Z)
Automatically Generating Counterfactuals for Relation Exaction [18.740447044960796]
関係抽出(RE)は自然言語処理の基本課題である。現在のディープニューラルモデルは高い精度を達成しているが、スプリアス相関の影響を受けやすい。我々は、エンティティの文脈的反事実を導出するための新しいアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-22T04:46:10Z)
MeetSum: Transforming Meeting Transcript Summarization using Transformers! [2.1915057426589746]
本稿では,Transformer ベースの Pointer Generator Network を用いて要約文を生成する。このモデルは、エンコーダとデコーダとして2つのLSTMを使用し、入力されたテキストから単語をコピーするポインタネットワークと、語彙外単語を生成するジェネレータネットワークを使用する。本稿では,ニュース要約データセット上でモデルをトレーニングし,ゼロショット学習を用いてミーティングデータセット上でテストすることで,AMIミーティングデータセット上でのトレーニングよりも優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-13T16:34:09Z)
Coreference Reasoning in Machine Reading Comprehension [100.75624364257429]
機械読解におけるコレファレンス推論は,従来考えられていたよりも大きな課題である。本稿では,コア参照推論の課題を反映した理解データセットの読解手法を提案する。これにより、さまざまなMRCデータセットにまたがる最先端のモデルの推論能力が向上します。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-31T12:18:41Z)
Learning from Context or Names? An Empirical Study on Neural Relation Extraction [112.06614505580501]
テキストにおける2つの主要な情報ソースの効果について検討する:テキストコンテキストとエンティティ参照(名前) 本稿では,関係抽出のための実体型コントラスト事前学習フレームワーク(RE)を提案する。我々のフレームワークは、異なるREシナリオにおけるニューラルモデルの有効性と堅牢性を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-05T11:21:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。