Medical Text Simplification Using Reinforcement Learning (TESLEA): Deep Learning–Based Text Simplification Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In most cases, the abstracts of articles in the medical domain are publicly available. Although these are accessible by everyone, they are hard to comprehend for a wider audience due to the complex medical vocabulary. Thus, simplifying these complex abstracts is essential to make medical research accessible to the general public. OBJECTIVE: This study aims to develop a deep learning-based text simplification (TS) approach that converts complex medical text into a simpler version while maintaining the quality of the generated text. METHODS: A TS approach using reinforcement learning and transformer-based language models was developed. Relevance reward, Flesch-Kincaid reward, and lexical simplicity reward were optimized to help simplify jargon-dense complex medical paragraphs to their simpler versions while retaining the quality of the text. The model was trained using 3568 complex-simple medical paragraphs and evaluated on 480 paragraphs via the help of automated metrics and human annotation. RESULTS: The proposed method outperformed previous baselines on Flesch-Kincaid scores (11.84) and achieved comparable performance with other baselines when measured using ROUGE-1 (0.39), ROUGE-2 (0.11), and SARI scores (0.40). Manual evaluation showed that percentage agreement between human annotators was more than 70% when factors such as fluency, coherence, and adequacy were considered. CONCLUSIONS: A unique medical TS approach is successfully developed that leverages reinforcement learning and accurately simplifies complex medical paragraphs, thereby increasing their readability. The proposed TS approach can be applied to automatically generate simplified text for complex medical text data, which would enhance the accessibility of biomedical research to a wider audience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».