Migiorare i riassunti delle informazioni sanitarie sui forum
Un nuovo metodo categorizza le risposte sanitarie per un accesso più facile.
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Indice
Negli ultimi anni, molti sono ricorsi ai forum online per chiedere Informazioni sulla loro salute. Questi forum permettono agli utenti di condividere le proprie esperienze e dare risposte basate sulle loro conoscenze personali. Anche se questo può essere utile, porta anche a una tonnellata di informazioni. Quando qualcuno fa una domanda sulla salute, di solito riceve molte risposte diverse. Questo può rendere difficile trovare i punti principali o i migliori consigli.
Di solito, questi forum mettono in evidenza una singola risposta con più voti come risposta principale. Tuttavia, ciò può far perdere di vista altre intuizioni e Suggerimenti preziosi forniti in risposte diverse. La nostra ricerca si concentra su un nuovo modo di riassumere le risposte legate alla salute in un modo che evidenzi diversi aspetti delle risposte. Organizzando le risposte in categorie, come informazioni, esperienze personali, suggerimenti e Domande, puntiamo a rendere le informazioni più facili da capire e utilizzare.
Importanza delle informazioni sanitarie online
Molti utenti di Internet cercano informazioni sulla salute online. Gli studi mostrano che circa il 79% degli utenti cerca argomenti legati alla salute, e il 74% di queste persone utilizza piattaforme social per connettersi con altri per supporto e consigli. Queste piattaforme sono popolari perché forniscono informazioni in modo chiaro e diretto, senza linguaggio medico complicato.
Le persone possono rivolgersi a questi forum per vari motivi. Per alcuni, è più facile discutere di problemi di salute personali online piuttosto che di persona. Altri potrebbero diffidare dei consigli medici tradizionali o trovarli troppo costosi. Tuttavia, poiché queste piattaforme non hanno regole rigide, le informazioni possono perdersi in risposte lunghe e spesso confuse.
Necessità di riassunti migliori
Il modo in cui le risposte sono attualmente riassunte nei forum di salute può essere poco utile. Spesso, le informazioni sono lunghe e includono dettagli irrilevanti, come battute o commenti non correlati. Questa situazione crea un chiaro bisogno di metodi di riassunto migliorati che possano aiutare gli utenti a trovare le informazioni di cui hanno bisogno in modo più efficiente.
La ricerca precedente si è principalmente concentrata nel fornire una singola risposta più votata o nel riassumere coppie di domande e risposte. Tuttavia, crediamo che questo approccio non sia sufficiente. Molte domande legate alla salute possono avere più risposte corrette, e presentare informazioni basate su diversi aspetti può risultare più vantaggioso per gli utenti.
Il nostro approccio
Nella nostra ricerca, abbiamo identificato quattro aspetti principali che le risposte legate alla salute coprono tipicamente. Questi sono:
- Informazioni - Fatti sulla condizione sanitaria.
- Suggerimenti - Consigli o alternative ai trattamenti medici.
- Esperienze - Storie personali condivise dagli utenti.
- Domande - Utenti che cercano ulteriori chiarimenti sull'argomento.
Ad esempio, se qualcuno chiede degli effetti collaterali di un farmaco, una risposta potrebbe fornire informazioni su cosa aspettarsi, mentre un'altra potrebbe condividere un'Esperienza personale con quel farmaco. Una risposta diversa potrebbe includere un suggerimento per un'alternativa naturale.
Creazione di un nuovo dataset
Per creare un dataset per il nostro studio, abbiamo utilizzato dati da un popolare sito di domande e risposte. Ci siamo concentrati su domande legate alla salute e abbiamo utilizzato una guida di annotazione per classificare le risposte secondo i nostri quattro aspetti. Questo ha comportato la revisione di numerose risposte per determinare la loro rilevanza e etichettarle secondo il tipo di aspetto.
Abbiamo concluso con un dataset composto da migliaia di risposte che catturano una gamma di domande e risposte legate alla salute. Questo dataset ci aiuterà a studiare come riassumere le informazioni sulla salute in modo più efficace.
Riassumere con un pipeline
Abbiamo sviluppato un processo automatizzato per riassumere le risposte basato sugli aspetti che abbiamo identificato. La nostra pipeline seleziona frasi rilevanti dalle risposte, le classifica nell'aspetto appropriato e poi crea riassunti concisi per ciascun aspetto.
Per generare i riassunti finali, abbiamo utilizzato modelli avanzati di generazione di testo. Questi modelli sono addestrati per creare riassunti simili a quelli umani e possono tenere conto dell'aspetto specifico di ciascuna risposta. Abbiamo scoperto che questo metodo cattura efficacemente i dettagli rilevanti e presenta una gamma di soluzioni.
Risultati dello studio
Abbiamo condotto una valutazione approfondita dei nostri risultati riassunti. Le nostre scoperte mostrano che i nostri riassunti comunicano efficacemente informazioni essenziali e coprono una vasta gamma di risposte.
Valutazione umana
Un gruppo di esperti ha esaminato i nostri riassunti per valutarne la qualità. Hanno considerato vari fattori, come coerenza, rilevanza e fluidità. Hanno riscontrato che i nuovi riassunti erano generalmente ben organizzati e fornivano contenuti utili, soprattutto rispetto ai metodi di riassunto tradizionali.
Conclusione
In sintesi, la nostra ricerca mette in evidenza l'importanza di riassumere meglio le informazioni legate alla salute trovate nei forum della comunità. Catalogando le risposte in aspetti chiari, possiamo aiutare le persone a trovare più facilmente le informazioni di cui hanno bisogno. Il nostro approccio automatizzato di riassunto dimostra significativi miglioramenti rispetto ai metodi precedenti, rendendo le informazioni sulla salute più accessibili e utili per chi cerca orientamento.
Questo studio mira a servire come punto di partenza per future ricerche nell'area del riassunto delle informazioni sanitarie. Un accesso migliorato a consigli sanitari chiari e pertinenti può giocare un ruolo significativo nel supportare le persone nel prendere decisioni informate sulla propria salute.
Titolo: Aspect-oriented Consumer Health Answer Summarization
Estratto: Community Question-Answering (CQA) forums have revolutionized how people seek information, especially those related to their healthcare needs, placing their trust in the collective wisdom of the public. However, there can be several answers in response to a single query, which makes it hard to grasp the key information related to the specific health concern. Typically, CQA forums feature a single top-voted answer as a representative summary for each query. However, a single answer overlooks the alternative solutions and other information frequently offered in other responses. Our research focuses on aspect-based summarization of health answers to address this limitation. Summarization of responses under different aspects such as suggestions, information, personal experiences, and questions can enhance the usability of the platforms. We formalize a multi-stage annotation guideline and contribute a unique dataset comprising aspect-based human-written health answer summaries. We build an automated multi-faceted answer summarization pipeline with this dataset based on task-specific fine-tuning of several state-of-the-art models. The pipeline leverages question similarity to retrieve relevant answer sentences, subsequently classifying them into the appropriate aspect type. Following this, we employ several recent abstractive summarization models to generate aspect-based summaries. Finally, we present a comprehensive human analysis and find that our summaries rank high in capturing relevant content and a wide range of solutions.
Autori: Rochana Chaturvedi, Abari Bhattacharya, Shweta Yadav
Ultimo aggiornamento: 2024-05-10 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2405.06295
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.06295
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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