論文の概要: A New NMT Model for Translating Clinical Texts from English to Spanish

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18607v1
• Date: Tue, 26 Aug 2025 02:24:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.640135
• Title: A New NMT Model for Translating Clinical Texts from English to Spanish
• Title（参考訳）: 英語からスペイン語への翻訳のための新しいNMTモデル
• Authors: Rumeng Li, Xun Wang, Hong Yu,
• Abstract要約: 電子健康記録の物語を英語からスペイン語に翻訳することは臨床的に重要であるが、難しい課題である。 我々は、トレーニングにドメイン内並列コーパスをほとんど必要としない新しいニューラルマシン翻訳(NMT)システムである textbfNOOV (No OOV) を提案する。 NOOVは、並列整列コーパスから自動的に学習されるバイリンガル辞書と、大きな生物医学知識資源から抽出されたフレーズ検索テーブルとを統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.87164447021602
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Translating electronic health record (EHR) narratives from English to Spanish is a clinically important yet challenging task due to the lack of a parallel-aligned corpus and the abundant unknown words contained. To address such challenges, we propose \textbf{NOOV} (for No OOV), a new neural machine translation (NMT) system that requires little in-domain parallel-aligned corpus for training. NOOV integrates a bilingual lexicon automatically learned from parallel-aligned corpora and a phrase look-up table extracted from a large biomedical knowledge resource, to alleviate both the unknown word problem and the word-repeat challenge in NMT, enhancing better phrase generation of NMT systems. Evaluation shows that NOOV is able to generate better translation of EHR with improvement in both accuracy and fluency.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)を英語からスペイン語に翻訳することは、平行したコーパスの欠如と、豊富な未知の単語を含むため、臨床的に重要であるが難しい課題である。 このような課題に対処するために、トレーニングにドメイン内並列コーパスをほとんど必要としない新しいニューラルマシン翻訳(NMT)システムである \textbf{NOOV} (No OOV) を提案する。 NOOVは、パラレルアライメントコーパスから自動的に学習されるバイリンガル辞書と、大きなバイオメディカル知識資源から抽出されたフレーズ検索テーブルを統合し、NMTにおける未知語問題と単語削除課題の両方を緩和し、NTTシステムのフレーズ生成を改善する。 評価の結果,NOOV は精度と流速の両面において,より優れた EHR 翻訳を実現できることが示された。

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