CHQ-Summ：面向消费者医疗问题摘要的数据集
计算与语言
2022-06-16 v2
摘要
寻求健康信息的需求使网络上充斥着消费者的健康相关问题。通常，消费者使用过度描述性和边缘性信息来表达其医疗状况或其他医疗需求，这增加了自然语言理解的难度。解决该挑战的一种方式是总结问题并提炼原问题的关键信息。为此，我们引入了一个新数据集 CHQ-Summ，包含 1507 条经领域专家标注的消费者健康问题及对应摘要。该数据集源自社区问答论坛，因此为理解社交媒体上的消费者健康相关帖子提供了宝贵资源。我们在多个 SOTA 摘要模型上对该数据集进行基准测试，以展示其有效性。
引用
@article{arxiv.2206.06581,
title = {CHQ-Summ: A Dataset for Consumer Healthcare Question Summarization},
author = {Shweta Yadav and Deepak Gupta and Dina Demner-Fushman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.06581},
year = {2022}
}