論文の概要: Overview of the BioLaySumm 2024 Shared Task on the Lay Summarization of Biomedical Research Articles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08566v1
- Date: Fri, 16 Aug 2024 07:00:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 16:28:41.205738
- Title: Overview of the BioLaySumm 2024 Shared Task on the Lay Summarization of Biomedical Research Articles
- Title（参考訳）: バイオレイサム2024(バイオレイサム2024)の生医学研究論文のレイサム化に関する共有課題の概要
- Authors: Tomas Goldsack, Carolina Scarton, Matthew Shardlow, Chenghua Lin,
- Abstract要約: 本稿では,生物医学研究論文のLay Summarisationに関する第2版BioLaySumm共有タスクのセットアップと結果について述べる。
我々は、この重要な課題に対する研究の関心をさらに高め、参加者に新しいアプローチを探求するよう促すことで、初版の成功に基づけることを目指している。
以上の結果から,大規模言語モデル(LLM)の活用に向けて,幅広い革新的アプローチが課題参加者によって取り入れられたことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.856049605149646
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents the setup and results of the second edition of the BioLaySumm shared task on the Lay Summarisation of Biomedical Research Articles, hosted at the BioNLP Workshop at ACL 2024. In this task edition, we aim to build on the first edition's success by further increasing research interest in this important task and encouraging participants to explore novel approaches that will help advance the state-of-the-art. Encouragingly, we found research interest in the task to be high, with this edition of the task attracting a total of 53 participating teams, a significant increase in engagement from the previous edition. Overall, our results show that a broad range of innovative approaches were adopted by task participants, with a predictable shift towards the use of Large Language Models (LLMs).
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ACL 2024のBioNLPワークショップで開催されている,生物医学研究記事のLay Summarisationに関する第2版共有タスクのセットアップと成果について述べる。
この課題版では、この重要な課題に対する研究の関心をさらに高め、参加者に最先端を推し進めるための新しいアプローチを探求するよう促すことにより、初版の成功に資することを目的としている。
調査の結果、このタスクは53の参加チームを引き寄せ、前バージョンからの参加が大幅に増加した。
以上の結果から,大規模言語モデル(LLM)の活用に向けて,幅広い革新的アプローチがタスク参加者によって採用されていることが示唆された。
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