論文の概要: Domain-specific Guided Summarization for Mental Health Posts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01485v1
- Date: Sun, 03 Nov 2024 08:57:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:48:01.075981
- Title: Domain-specific Guided Summarization for Mental Health Posts
- Title（参考訳）: メンタルヘルスポストにおけるドメイン固有ガイドによる要約
- Authors: Lu Qian, Yuqi Wang, Zimu Wang, Haiyang Zhang, Wei Wang, Ting Yu, Anh Nguyen,
- Abstract要約: デュアルエンコーダと適応デコーダを備えたガイド付き要約器を提案する。
生成した要約の誤りを正すための編集後修正モデルを提案する。
実験はメンタルヘルスのポスト用に特別に設計されていますが、私たちが開発した方法論は幅広い適用性を提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.754472525614304
- License:
- Abstract: In domain-specific contexts, particularly mental health, abstractive summarization requires advanced techniques adept at handling specialized content to generate domain-relevant and faithful summaries. In response to this, we introduce a guided summarizer equipped with a dual-encoder and an adapted decoder that utilizes novel domain-specific guidance signals, i.e., mental health terminologies and contextually rich sentences from the source document, to enhance its capacity to align closely with the content and context of guidance, thereby generating a domain-relevant summary. Additionally, we present a post-editing correction model to rectify errors in the generated summary, thus enhancing its consistency with the original content in detail. Evaluation on the MentSum dataset reveals that our model outperforms existing baseline models in terms of both ROUGE and FactCC scores. Although the experiments are specifically designed for mental health posts, the methodology we've developed offers broad applicability, highlighting its versatility and effectiveness in producing high-quality domain-specific summaries.
- Abstract（参考訳）: ドメイン固有の文脈、特にメンタルヘルスにおいて、抽象的な要約は、ドメイン関連で忠実な要約を生成するために、専門的なコンテンツを扱うための高度な技術を必要とする。
これに対応するために、二重エンコーダと適応型デコーダを備えたガイド付き要約器を導入し、新たなドメイン固有のガイダンス信号、すなわち、ソース文書からのメンタルヘルス用語や文脈的にリッチな文を利用して、ガイダンスの内容や文脈と密に連携する能力を高め、ドメイン関連要約を生成する。
さらに、生成した要約の誤りを補正する編集後修正モデルを提案し、元の内容との整合性を詳細に拡張する。
MentSumデータセットの評価では、ROUGEとFactCCのスコアの両方で既存のベースラインモデルよりも優れています。
実験はメンタルヘルスのポスト用に特別に設計されているが、我々の開発した方法論は幅広い適用性を提供し、その汎用性と高品質なドメイン固有の要約を作成するための有効性を強調している。
関連論文リスト
- Ontology-Constrained Generation of Domain-Specific Clinical Summaries [2.5782420501870296]
我々は、関連性を改善しつつ幻覚を低減するために構造化誘導復号法を用いる。
医療領域に適用すると,健康記録の要約の可能性を示す。
MIMIC-IIIデータセットの評価は、ドメイン適応要約の生成の改善を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-23T23:05:48Z) - Language Guided Domain Generalized Medical Image Segmentation [68.93124785575739]
単一ソースドメインの一般化は、より信頼性が高く一貫性のあるイメージセグメンテーションを現実の臨床環境にわたって約束する。
本稿では,テキストエンコーダ機能によって案内されるコントラスト学習機構を組み込むことで,テキスト情報を明確に活用する手法を提案する。
文献における既存手法に対して,本手法は良好な性能を発揮する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-01T17:48:15Z) - Review-Based Cross-Domain Recommendation via Hyperbolic Embedding and Hierarchy-Aware Domain Disentanglement [0.65268245109828]
Cross-Domain Recommendation (CDR)は、ドメイン共有可能な知識をキャプチャし、よりリッチなドメインからスパサーに転送する。
本稿では,ユーザ・イテム関係をモデル化するためのレビューテキストに基づく双曲型CDR手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-29T17:15:21Z) - ACLSum: A New Dataset for Aspect-based Summarization of Scientific
Publications [10.529898520273063]
ACLSumは、ドメインの専門家によって慎重に作成され、評価される新しい要約データセットである。
以前のデータセットとは対照的に、ACLSumは科学論文のマルチアスペクト要約を容易にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-08T13:32:01Z) - Guidance in Radiology Report Summarization: An Empirical Evaluation and
Error Analysis [3.0204520109309847]
本稿では,放射線診断レポートの要約のためのドメインに依存しない誘導信号を提案する。
我々は,11のきめ細かい誤りの分類に従って,4つのシステムについて専門的な評価を行う。
その結果, 自動要約と放射線科医の違いは, 内容選択に関係していることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-24T13:54:37Z) - DARE: Towards Robust Text Explanations in Biomedical and Healthcare
Applications [54.93807822347193]
帰属ロバスト性評価手法を与えられたドメインに適応させ、ドメイン固有の妥当性を考慮する方法を示す。
次に,DAREが特徴とする脆さを軽減するために,対人訓練とFAR訓練の2つの方法を提案する。
最後に,確立した3つのバイオメディカル・ベンチマークを用いて実験を行い,本手法を実証的に検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-05T08:11:40Z) - Robust Saliency-Aware Distillation for Few-shot Fine-grained Visual
Recognition [57.08108545219043]
サンプルが少ない新しいサブカテゴリを認識することは、コンピュータビジョンにおいて不可欠で挑戦的な研究課題である。
既存の文献は、ローカルベースの表現アプローチを採用することでこの問題に対処している。
本稿では,ロバスト・サリエンシ・アウェア蒸留法(RSaD)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-12T00:13:17Z) - Domain-Oriented Prefix-Tuning: Towards Efficient and Generalizable
Fine-tuning for Zero-Shot Dialogue Summarization [29.700113636257544]
本稿では,ドメインの絡み合いを軽減するために,効率的で一般化可能なドメイン指向プレフィックスチューニングモデルを提案する。
我々は、2つのマルチドメイン対話要約データセット上でゼロショット実験を行い、ドメイン適応ベンチマークを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-09T02:28:22Z) - TAL: Two-stream Adaptive Learning for Generalizable Person
Re-identification [115.31432027711202]
我々は、ドメイン固有性とドメイン不変性の両方が、re-idモデルの一般化能力の向上に不可欠であると主張する。
これら2種類の情報を同時にモデル化するために,2ストリーム適応学習 (TAL) を命名した。
我々のフレームワークは、単一ソースとマルチソースの両方のドメイン一般化タスクに適用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-29T01:27:42Z) - Calibrated Feature Decomposition for Generalizable Person
Re-Identification [82.64133819313186]
Calibrated Feature Decomposition (CFD)モジュールは、人物の再識別の一般化能力の向上に焦点を当てている。
キャリブレーション・アンド・スタンダード化されたバッチ正規化(CSBN)は、キャリブレーションされた人物表現を学習するために設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-27T17:12:43Z) - WikiAsp: A Dataset for Multi-domain Aspect-based Summarization [69.13865812754058]
マルチドメインアスペクトベースの要約のための大規模データセットであるWikiAspを提案する。
具体的には、アスペクトアノテーションのプロキシとして、各記事のセクションタイトルとバウンダリを使用して、20の異なるドメインからウィキペディア記事を使用してデータセットを構築します。
その結果,既存の要約モデルがこの設定で直面する重要な課題,例えば引用されたソースの適切な代名詞処理,時間に敏感なイベントの一貫した説明などが浮き彫りになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-16T10:02:52Z)
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。