文献

J-GLOBAL ID：202202251023311216   整理番号：22A0311011

多視点における医療Q&Aアラインメントの判断【JST・京大機械翻訳】

Judging Medical Q&A Alignments in Multiple Aspects

著者 (6件)： Si Pengda (Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Deng Qiang (Tencent Inc., Shenzhen, China) ,  Wang Yiru (Tencent Inc., Shenzhen, China) ,  Zhong Bin (Tencent Inc., Shenzhen, China) ,  Xu Jin (Tencent Inc., Shenzhen, China) ,  Yang Yujiu (Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13070  ページ： 273-284  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 質問と回答(Q&A)マッチングは広く使われているタスクであり,これに焦点を当てた多くの研究が行われている。以前の研究は,質問が回答と一致するかどうかを示す全体的ラベルを与える傾向がある。しかし,この方法はQ&Aにおける同一または類似キーワードの検出に主に依存するが,これは医学テキストデータには不適当である。薬物に基づき,患者の質問は,使用,副作用,症状,および価格などの変化がある。したがって,マッチング回答として同じ薬剤を含む回答を判断することが,見込まれる。より良い解決策は,エンティティと意図の両面でアラインメントを判断することである。この目的のために,2つのモジュールから成る新しいモデルを提案した。特に,抽出器モジュールはテキスト入力からマッチング特徴を得て,次に,識別器モジュールは両方の側面でアラインメントラベルを与える。敵対的機構を設計して,エンティティマッチング特徴および意図マッチング特徴を解き,相互干渉を減らした。実験結果は,著者らの方法がBERTを含む他のベースラインより優れていることを示した。さらなる解析は,提案した方法の有効性と解釈性を示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アラインメント ,  弁別器 ,  キーワード ,  モジュール ,  副作用 ,  抽出装置 ,  基準線 ,  有効性 ,  マッチング
準シソーラス用語： エンティティ ,  データ入力 ,  テキストデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Q&Aマッチング ,  敵対的非もつれ ,  多視点

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 視点 ,  医療 ,  アラインメント