医療消費者が生成したコンテンツからの多言語医療用語の構築

Core Concepts

医療消費者が生成したコンテンツから、自動的に多言語の医療用語を抽出する手法を提案する。

Abstract

本研究は、医療消費者が生成したコンテンツ(HCGC)から多言語の医療用語を自動的に抽出する手法を提案している。 まず、英語とその他の言語(本研究では中国語)のHCGCコーパスを収集する。次に、各言語のコーパスから単語埋め込みを学習し、単語の意味的な関係を表す単語ベクトル空間を構築する。その後、少数の医療用語の翻訳ペアを用いて、この2つの単語ベクトル空間を整列させ、言語を超えた単語の意味的な類似性を捉える。 最後に、既存の英語の医療用語集(OAC CHV)を種語として、この整列された単語ベクトル空間を用いて、各言語の類義語を自動的に抽出する。実験の結果、提案手法は大規模言語モデルよりも優れた性能を示し、少ない人手コストで多言語の医療用語を構築できることが分かった。

Stats

英語コーパスには520,659件の文書が含まれ、平均文書長は754.11文字である。 中国語コーパスには259,709件の文書が含まれ、平均文書長は177.70文字である。 翻訳ペアとして719組の医療用語を使用した。

Quotes

"OHCsは医療知識を交換する新しいチャンネルを生み出している。HCGCを分析することで、医師-患者の相互作用や健康情報検索行動などの研究課題に取り組むことができる。" "HCGCを分析するには、消費者が使用する俗語表現と専門用語の違いに対処することが課題となる。"

Key Insights Distilled From

Constructing Cross-lingual Consumer Health Vocabulary with Word-Embedding from Comparable User Generated Content

by Chia-Hsuan C... at arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2206.11612.pdf

Deeper Inquiries

医療消費者が生成したコンテンツ以外のデータソースを活用することで、提案手法の性能をさらに向上させることはできるか。

提案手法は、医療消費者が生成したコンテンツを活用して医療用語を抽出するための枠組みですが、他のデータソースを組み込むことで性能向上の可能性があります。例えば、医療文献や臨床データベースなどの専門的な医療情報源を組み込むことで、より専門的な医療用語や概念を抽出し、提案手法の精度を向上させることができます。さらに、ソーシャルメディアやオンラインフォーラムなどの医療情報共有プラットフォームからのデータも活用することで、より幅広い医療用語のカバレッジを確保し、提案手法の適用範囲を拡大することができます。

医療用語の自動抽出以外に、提案手法を応用できる分野はどのようなものが考えられるか。

提案手法は、単語の意味的な類似性に基づいて多言語の医療用語を抽出するための枠組みですが、その応用範囲は医療分野に限定されるものではありません。以下に、提案手法の応用可能な分野の例を挙げます。 法律分野: 法律文書や法律用語集から専門用語を抽出し、異なる言語間での用語対応を行うことで、法律用語の翻訳や比較を支援する。 金融分野: 金融機関や経済論文から専門用語を抽出し、異なる言語間での用語対応を行うことで、金融用語の翻訳や分析を支援する。 教育分野: 教育関連の文献や教育用語集から専門用語を抽出し、異なる言語間での用語対応を行うことで、教育用語の翻訳や教育資料の国際化を支援する。 提案手法は、異なる言語間での専門用語の抽出と対応付けにおいて有用であり、さまざまな分野での専門用語の翻訳や比較に応用することが可能です。

医療用語の自動抽出以外に、提案手法を応用できる分野はどのようなものが考えられるか。

提案手法は、単語の意味的な類似性に基づいて多言語の医療用語を抽出するための枠組みですが、その応用範囲は医療分野に限定されるものではありません。以下に、提案手法の応用可能な分野の例を挙げます。 法律分野: 法律文書や法律用語集から専門用語を抽出し、異なる言語間での用語対応を行うことで、法律用語の翻訳や比較を支援する。 金融分野: 金融機関や経済論文から専門用語を抽出し、異なる言語間での用語対応を行うことで、金融用語の翻訳や分析を支援する。 教育分野: 教育関連の文献や教育用語集から専門用語を抽出し、異なる言語間での用語対応を行うことで、教育用語の翻訳や教育資料の国際化を支援する。 提案手法は、異なる言語間での専門用語の抽出と対応付けにおいて有用であり、さまざまな分野での専門用語の翻訳や比較に応用することが可能です。