要約
本研究は、事前学習モデル（PTM）が科学論文の正確で包括的な要約（要約生成）を生成する際の限界に注目し、特に医療分野の研究における課題に焦点を当てている。提案される手法である医療テキストの簡略化および要約（MedTSS）は、PTMの入力テキストを豊かにするための専用モジュールを導入している。MedTSSは、トークン数制限の問題に対処し、複数の概念を強化し、エンティティの虚構（hallucination）を軽減する一方で、追加の訓練を必要としない。さらに、このモジュールは言語分析を実行し、特に医療研究論文の複雑さを考慮して生成された要約を簡潔化する。実験結果によると、MedTSSは追加の訓練なしにRouge-1スコアを16.46から35.17まで著しく向上させた。本フレームワークは知識駆動型の要素に重点を置き、一般的に「データの増加」や「パラメータ数の増加」が最善とされる見解に挑戦する新たな視点を提供している。特に医療関連分野に適用可能なこの代替的アプローチは、自然言語処理（NLP）分野における広範な貢献を示している。MedTSSは、医療研究の要約という複雑な課題に取り組む革新モデルであり、その背後にあるアプローチは、当初の適用範囲を超えて多様な分野に影響を与えるパラダイムシフトを示唆している。