自動医療相談システムのためのベンチマーク:フレームワーク,タスクおよびデータセット【JST・京大機械翻訳】

Chen Wei; Li Zhiwei; Fang Hongyi; Yao Qianyuan; Zhong Cheng; Hao Jianye; Zhang Qi; Huang Xuanjing; Peng Jiajie; Wei Zhongyu

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212099267650 整理番号：22P0334285

自動医療相談システムのためのベンチマーク:フレームワーク,タスクおよびデータセット【JST・京大機械翻訳】

A Benchmark for Automatic Medical Consultation System: Frameworks, Tasks and Datasets

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発行年： 2022年04月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年12月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

近年,自動医療相談の効率を改善し,患者の経験を高めるために,機械学習を用いて関心が持たれている。本論文では,自動医療相談を支援するための2つのフレームワーク,すなわち,医師-患者対話理解とタスク指向インタラクションを提案する。著者らは,マルチレベル微細粒アノテーションを有する新しい大規模医療対話データセットを作成し,5つの独立したタスクを確立して,名前のエンティティ認識,対話行動分類,症状ラベル推論,医学レポート生成,および診断指向対話政策を含む。各タスクに対するベンチマーク結果のセットを報告し,データセットのユーザビリティを示し,将来の研究のベースラインを設定する。コードとデータはhttps://github.com/lemuria wchen/imcs21から利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 人間機械系 , 自然語処理

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