ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

ما في ملخص؟وضع الأساس للتقدم في تلخيص الدورة المستشفى

What's in a Summary? Laying the Groundwork for Advances in Hospital-Course Summarization

288   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

تلخيص الروايات السريرية هي مشكلة بحثية طويلة الأمد.هنا، نقدم مهمة تلخيص الدورة بالمستشفى.بالنظر إلى الوثائق التي تأليفها طوال دخول المستشفى المريض، تولد فقرة تحكي قصة قبول المريض.نحن نبني مجموعة بيانات إنجليزية ونص نصية تبلغ 109000 من المستشفيات (ملاحظات مصدر 2M) وكيل الموجز المقابل الخاص بهم: الفقرة الدورة التدريبية المختصرة الأيمن من الطبيب الكبرى كجزء من مذكرة التفريغ.تكشف التحليلات الاستكشافية أن فقرات BHC مبادرة للغاية مع بعض الشظايا المستخرجة الطويلة؛موجزة شاملةتختلف في مؤسسة النمط والمحتوى من الملاحظات المصدر؛عرض الحد الأدنى التماسك المعجمي؛وتمثيل المراجع الفضية القياسية.يحدد تحليلنا آثار متعددة على تصميم هذه المهمة المعقدة متعددة الوثائق.



المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

يلخص الحوار يساعد القراء على التقاط المعلومات البارزة من محادثات طويلة في الاجتماعات والمقابلات والمسلسلات التلفزيونية. ومع ذلك، فإن حوالات العالم الحقيقي تشكل تحديا كبيرا لنماذج التلخيص الحالية، حيث يتجاوز طول الحوار عادة حدود المدخلات التي تفرضها ا لنماذج المدربة مسبقا القائمة على المحولات، والطبيعة التفاعلية للحوالات هي المعلومات ذات الصلة أكثر تعتمد على السياق وقدر موزعة من المقالات الإخبارية. في هذا العمل، نقوم بإجراء دراسة شاملة حول تلخيص الحوار الطويل من خلال التحقيق في ثلاث استراتيجيات للتعامل مع مشكلة الإدخال المطول وتحديد موقع المعلومات ذات الصلة: (1) نماذج المحولات الموسعة مثل Longformer، (2) استرداد نماذج خط أنابيب العديد من طرق استرجاع الحوار النطق، و (3) نماذج ترميز الحوار الهرمي مثل HMNet. نتائجنا التجريبية على ثلاث مجموعات بيانات حوار طويلة (QMSUM، MediaSum، Searscreen) تبين أن نماذج خط أنابيب الاسترداد - بعد ذلك، تسفر عن أفضل أداء. نوضح أيضا أنه يمكن تحسين جودة الملخص مع نموذج استرجاع أقوى وأحيث محاكاة بيانات الملخصات الخارجية المناسبة.
يُعنى هذا البحث بالوقوف على أهم الأفكار السياسية التي تناولها ابن رشد من خلال تلخيصه لكتاب الخطابة الأرسطي، و ذلك خلافا لابن سينا و الفارابي اللذين نظرا إلى الكتاب من وجهة نظر منطقية. بيد أننا لن ننشغل بالأفكار المنطقية الواردة في كتاب الخطابة بقدر ما سنحاول التركيز على مسائل الفلسفة السياسية الأرسطية التي اعتمدها ابن رشد في تلخيصه لكتاب الخطابة؛ أي محاولة التركيز على الأفكار السياسية الرشدية التي سبقت تلخيصه لجمهورية أفلاطون بدعوى عدم حصوله على ترجمة عربية لكتاب " السياسة " الأرسطي. نحاول في هذا البحث الوقوف على الأسلوب الذي اتبعه ابن رشد في التلخيص، لجهة التقيد بالنص الأرسطي و دلالته الحرفية في بعض الأحيان، أو القراءة التأويلية في أحيان أُخرَ، و لجهة إضافة بعض التعليقات و الاستطرادات على العبارة الأرسطية في ناحية ثانية. و اعتماده أيضا على شروح سابقيه للكتاب نفسه في توضيح بعض العبارات، و من ثم محاولة تطبيق الأفكار السياسية الأرسطية على الواقع السياسي العربي الإسلامي في العصر الوسيط.
في سيناريو دردشة خدمة العملاء النموذجي، اتصل العملاء بمركز دعم لطلب المساعدة أو رفع الشكاوى، وحاول الوكلاء البشريون حل المشكلات.في معظم الحالات، يطلب من الوكلاء في نهاية المحادثة كتابة ملخص قصير يؤكد على المشكلة والحل المقترح، عادة من أجل فائدة الوكل اء الآخرين الذين قد يتعين عليهم التعامل مع نفس العميل أو المشكلة.الهدف من هذه المقالة يدعى إلى أتمتة هذه المهمة.نقدم مجموعة بيانات ملخصات حوار عملاء عالية الجودة وعالية الجودة ذات الجودة العالية مع مقربة من 1400 ملخصات مشروح بشرية.تعتمد البيانات على مربعات اتصال دعم العملاء في العالم الحقيقي وتتضمن ملخصات خارجية ومخفية.نحن نقدم أيضا طريقة تلخيص غير مخالفات جديدة غير محددة
نماذج التلخيص الحديثة تولد بطلاقة للغاية ولكن في كثير من الأحيان مخرجات غير موثوق بها في كثير من الأحيان.هذه الدافع الطفرة من المقاييس التي تحاول قياس واقعية الملخصات التي تم إنشاؤها تلقائيا.نظرا لعدم وجود معايير مشتركة، لا يمكن مقارنة هذه المقاييس.ع لاوة على ذلك، فإن كل هذه الطرق تعالج الواقعية كمفهوم ثنائي وفشل في توفير رؤى أعمق على أنواع التناقضات التي أدلى بها أنظمة مختلفة.لمعالجة هذه القيود، نرتند نماذج من الأخطاء الواقعية واستخدامها لجمع التعليقات التوضيحية الإنسانية من الملخصات التي تم إنشاؤها من أنظمة التلخيص الحديثة عن البيانات الخاصة ب CNN / DM و XSUM.من خلال هذه التعليقات التوضيحية، نحدد نسبة الفئات المختلفة للأخطاء الواقعية ومقاييس التقويمات القياسية، والتي تبين ارتباطها بالحكم البشري بالإضافة إلى نقاط القوة والضعف المحددة.
يأتي تلخيص الحوار مع تحديات خاصة به على عكس تلخيص الأخبار أو المقالات العلمية. في هذا العمل، نستكشف أربعة تحديات مختلفة لهذه المهمة: التعامل مع أجزاء من الحوار والتمييز بين المتحدثين المتعددين، وفهم النفي، والمنطق حول الوضع، وفهم اللغة غير الرسمية. باستخدام نموذج لغة متسلسل مدرب مسبقا، نستكشف محل استبدال اسم المتكلم، وإبراز نطاق النفي، والتعلم المتعدد المهام مع المهام ذات الصلة، وإحصاء البيانات داخل المجال.تظهر تجاربنا أن تقنياتنا المقترحة تحسن أداء الملخصات، وتتفوق على نظم أساسية قوية.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا