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Automatische Erweiterung des mehrsprachigen Verbrauchervokabulars im Gesundheitswesen durch Worteinbettung aus vergleichbaren nutzergenerierten Inhalten


Core Concepts
Durch die Ausrichtung monolingualer Worteinbettungsräume in einen mehrsprachigen Worteinbettungsraum können semantisch ähnliche Wörter über Sprachgrenzen hinweg identifiziert werden, um das Verbrauchervokabular im Gesundheitswesen über Sprachen hinweg zu erweitern.
Abstract
Die Studie präsentiert einen Rahmen zur mehrsprachigen automatischen Begriffserkennung (ATR), um das englische Verbrauchervokabular im Gesundheitswesen (CHV) in andere Sprachen zu erweitern. Der Rahmen beginnt mit der Erfassung von Gesundheits-Frage-und-Antwort-Korpora in zwei verschiedenen Sprachen (Englisch und Chinesisch). Für jede Sprache wird ein monolinguale Worteinbettungsraum unter Verwendung des Skip-Gram-Algorithmus bestimmt, um die von Laien verwendeten Wortassoziationen zu erfassen. Um ähnliche medizinische Konzepte über Sprachen hinweg zu identifizieren, werden die monolinguale Worteinbettungsräume mithilfe einer kleinen Menge von medizinischen Konzeptübersetzungen in einen mehrsprachigen Worteinbettungsraum ausgerichtet. Der Rahmen erfordert im Vergleich zu früheren Ansätzen zur mehrsprachigen ATR nur relativ kleine Korpora und eine begrenzte Anzahl von Übersetzungen, was den Aufwand für den Aufbau eines mehrsprachigen CHV reduziert. Die Ergebnisse zeigen, dass der mehrsprachige Worteinbettungsraum, der von unserem Rahmen induziert wird, die Leistung von zwei großen Sprachmodellen bei der Identifizierung von CHV über Sprachen hinweg übertrifft.
Stats
Die Größe des englischen Korpus beträgt 15,82 Millionen Sätze mit einer durchschnittlichen Länge von 754,11 Zeichen. Die Größe des chinesischen Korpus beträgt 0,70 Millionen Sätze mit einer durchschnittlichen Länge von 177,70 Zeichen.
Quotes
"Durch die Ausrichtung monolingualer Worteinbettungsräume in einen mehrsprachigen Worteinbettungsraum können semantisch ähnliche Wörter über Sprachgrenzen hinweg identifiziert werden, um das Verbrauchervokabular im Gesundheitswesen über Sprachen hinweg zu erweitern." "Der Rahmen erfordert im Vergleich zu früheren Ansätzen zur mehrsprachigen ATR nur relativ kleine Korpora und eine begrenzte Anzahl von Übersetzungen, was den Aufwand für den Aufbau eines mehrsprachigen CHV reduziert."

Deeper Inquiries

Wie könnte der vorgestellte Rahmen erweitert werden, um die Abdeckung und Genauigkeit des mehrsprachigen Verbrauchervokabulars im Gesundheitswesen weiter zu verbessern?

Um die Abdeckung und Genauigkeit des mehrsprachigen Verbrauchervokabulars im Gesundheitswesen weiter zu verbessern, könnte der vorgestellte Rahmen auf verschiedene Weisen erweitert werden: Integration weiterer Sprachen: Der Rahmen könnte auf zusätzliche Sprachen ausgeweitet werden, um ein breiteres Spektrum an Verbrauchervokabular abzudecken. Durch die Einbeziehung von mehr Sprachen können mehr Menschen weltweit von einer verbesserten Gesundheitskommunikation profitieren. Berücksichtigung von Dialekten und lokalen Ausdrücken: Durch die Integration von Dialekten und lokalen Ausdrücken in verschiedenen Sprachen kann das Verständnis und die Relevanz des Verbrauchervokabulars in verschiedenen Regionen verbessert werden. Einbeziehung von Domänenexperten: Die Zusammenarbeit mit Domänenexperten im Gesundheitswesen kann dazu beitragen, spezifische Begriffe und Ausdrücke zu identifizieren, die in das Verbrauchervokabular aufgenommen werden sollten, um die Genauigkeit und Relevanz zu erhöhen. Implementierung von Feedbackmechanismen: Die Integration von Feedbackmechanismen von Nutzern und Experten kann dazu beitragen, das Verbrauchervokabular kontinuierlich zu verbessern und anzupassen, um den sich wandelnden Bedürfnissen und Entwicklungen im Gesundheitswesen gerecht zu werden.

Wie könnte der Rahmen genutzt werden, um das Verständnis zwischen Ärzten und Patienten in mehrsprachigen Umgebungen zu verbessern?

Der Rahmen könnte dazu beitragen, das Verständnis zwischen Ärzten und Patienten in mehrsprachigen Umgebungen zu verbessern, indem er folgende Ansätze unterstützt: Bessere Kommunikation: Durch die Bereitstellung eines konsistenten und präzisen Verbrauchervokabulars in verschiedenen Sprachen können Missverständnisse und Kommunikationsbarrieren zwischen Ärzten und Patienten reduziert werden. Kulturelle Sensibilität: Der Rahmen kann dazu beitragen, kulturell sensible Ausdrücke und Begriffe zu identifizieren, die das Verständnis und die Empathie zwischen Ärzten und Patienten in mehrsprachigen Umgebungen fördern. Effektive Informationsvermittlung: Indem der Rahmen die Übersetzung und Verwendung von medizinischen Begriffen und Ausdrücken in mehreren Sprachen unterstützt, können Ärzte und Patienten effektiver Informationen austauschen und medizinische Konzepte besser verstehen. Verbesserte Patientenbeteiligung: Ein verbessertes Verständnis zwischen Ärzten und Patienten in mehrsprachigen Umgebungen kann die Patientenbeteiligung und die Einhaltung von Behandlungsplänen fördern, was letztendlich zu besseren Gesundheitsergebnissen führen kann.

Welche Herausforderungen könnten sich ergeben, wenn der Rahmen auf Sprachpaare angewendet wird, die keine gemeinsamen Wurzeln haben, wie etwa Englisch und Japanisch?

Bei der Anwendung des Rahmens auf Sprachpaare, die keine gemeinsamen Wurzeln haben, wie Englisch und Japanisch, könnten folgende Herausforderungen auftreten: Kulturelle Unterschiede: Englisch und Japanisch haben unterschiedliche kulturelle Hintergründe und Ausdrucksweisen, was die Identifizierung von äquivalenten Begriffen und Ausdrücken erschweren kann. Komplexe Grammatik: Die unterschiedlichen grammatikalischen Strukturen und Schreibsysteme von Englisch und Japanisch können die Übersetzung und Zuordnung von medizinischen Begriffen und Ausdrücken erschweren. Fehlende Äquivalenz: Es gibt möglicherweise keine direkten Äquivalente für bestimmte medizinische Begriffe oder Ausdrücke zwischen Englisch und Japanisch, was die Erweiterung des Verbrauchervokabulars in mehrsprachigen Umgebungen erschwert. Technische Schwierigkeiten: Die Integration von Sprachpaaren ohne gemeinsame Wurzeln erfordert möglicherweise spezielle NLP-Techniken und Ressourcen, um die semantische Ähnlichkeit und Relevanz von medizinischen Begriffen in verschiedenen Sprachen zu gewährleisten.
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