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2025-11-21 更新
A Typology of Synthetic Datasets for Dialogue Processing in Clinical Contexts
Authors:Steven Bedrick, A. Seza Doğruöz, Sergiu Nisioi
Synthetic data sets are used across linguistic domains and NLP tasks, particularly in scenarios where authentic data is limited (or even non-existent). One such domain is that of clinical (healthcare) contexts, where there exist significant and long-standing challenges (e.g., privacy, anonymization, and data governance) which have led to the development of an increasing number of synthetic datasets. One increasingly important category of clinical dataset is that of clinical dialogues which are especially sensitive and difficult to collect, and as such are commonly synthesized. While such synthetic datasets have been shown to be sufficient in some situations, little theory exists to inform how they may be best used and generalized to new applications. In this paper, we provide an overview of how synthetic datasets are created, evaluated and being used for dialogue related tasks in the medical domain. Additionally, we propose a novel typology for use in classifying types and degrees of data synthesis, to facilitate comparison and evaluation.
合成数据集被广泛应用于各种语言领域和NLP任务，特别是在真实数据有限（甚至不存在）的场景中。其中一个这样的领域是临床（医疗）环境，这里存在长期且重大的挑战（例如隐私、匿名化和数据治理），这导致了越来越多的合成数据集的开发。临床数据集中越来越重要的一类是临床对话数据，这些数据集特别敏感且难以收集，因此通常会被合成。虽然在一些情况下已经证明这种合成数据集是足够的，但很少有理论来指导如何最好地将其应用于新的应用并进行推广。在本文中，我们概述了合成数据集在医疗领域的对话相关任务的创建、评估和使用情况。此外，我们还提出了一种新型分类法，用于分类合成数据的类型和程度，以便于比较和评估。
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Summary
本文主要介绍了合成数据集在语言学领域和自然语言处理任务中的应用，特别是在真实数据有限或不存在的情况下。特别是在临床（医疗）环境中，由于存在隐私、匿名化和数据治理等长期存在的挑战，合成数据集的开发显得尤为重要。虽然合成数据集在某些情况下已被证明是足够的，但关于如何最好地使用和将其推广到新的应用的理论却很少。本文概述了如何在医疗领域为对话相关任务创建、评估和使用合成数据集，并提出了一种新型的分类和分类程度的数据合成类型学，以便进行比较和评估。
Key Takeaways
- 合成数据集被广泛应用于语言和NLP任务中，尤其在真实数据受限的领域。
- 医疗领域存在隐私、匿名化和数据治理等长期挑战，促使合成数据集的开发尤为重要。
- 合成数据集在某些情境下已经得到验证，但仍缺乏关于如何最佳应用和推广到新的应用的理论。
- 文章提供了医疗领域中对话任务相关的合成数据集的创建、评估和使用概述。
- 提出了一种新型的数据合成类型学，用于分类和比较不同类型和程度的数据合成。
- 此类型学有助于更好地理解和评估合成数据集的质量和适用性。