基于渐进式 Transformer 的放射学报告生成
计算与语言
2021-09-01 v3
摘要
受课程学习启发，我们提出了一种连续的（即图像到文本再到文本）生成框架，将放射学报告生成问题划分为两个步骤。与一次性从图像生成完整放射学报告不同，该模型在第一步从图像生成全局概念，然后使用 transformer 架构将其重构为更精细且连贯的文本。我们在每一步都遵循基于 transformer 的序列到序列范式。我们在两个基准数据集上超越了现有最优方法。
引用
@article{arxiv.2102.09777,
title = {Progressive Transformer-Based Generation of Radiology Reports},
author = {Farhad Nooralahzadeh and Nicolas Perez Gonzalez and Thomas Frauenfelder and Koji Fujimoto and Michael Krauthammer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.09777},
year = {2021}
}
备注
Accepted to findings of EMNLP 2021