自動医療相談システムのベンチマーク：フレームワーク、タスク、データセット

動機：近年、機械学習を用いて自動医療相談の効率を向上させ、患者の体験を向上させることへの関心が高まっています。本記事では、自動医療相談をサポートするための2つのフレームワーク、すなわち医師-患者の対話理解とタスク指向の相互作用を提案します。多層の詳細な注釈を持つ新しい大規模医療対話データセットを作成し、固有表現認識、対話行為分類、症状ラベル推論、医療レポート生成、診断指向の対話ポリシーの5つの独立したタスクを設定します。結果：各タスクのベンチマーク結果を報告し、データセットの使いやすさを示し、今後の研究のためのベースラインを設定します。実装と利用可能性：コードとデータは https://github.com/lemuria-wchen/imcs21 から入手可能です。補足情報：補足データはBioinformaticsオンラインで入手可能です。