論文の概要: Comparing Natural Language Processing Techniques for Alzheimer's Dementia Prediction in Spontaneous Speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07358v2
• Date: Wed, 23 Sep 2020 14:21:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 02:13:34.526897
• Title: Comparing Natural Language Processing Techniques for Alzheimer's Dementia Prediction in Spontaneous Speech
• Title（参考訳）: 自発音声におけるアルツハイマー認知症予測のための自然言語処理技術の比較
• Authors: Thomas Searle, Zina Ibrahim, Richard Dobson
• Abstract要約: アルツハイマー認知症(英語: Alzheimer's Dementia、AD)は、認知機能に影響を与える不治の、不安定で進行性の神経変性疾患である。 自発音声タスクによるアルツハイマー認知は、ADの分類と予測のために、音響的に前処理とバランスの取れたデータセットを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2805268849262246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Alzheimer's Dementia (AD) is an incurable, debilitating, and progressive neurodegenerative condition that affects cognitive function. Early diagnosis is important as therapeutics can delay progression and give those diagnosed vital time. Developing models that analyse spontaneous speech could eventually provide an efficient diagnostic modality for earlier diagnosis of AD. The Alzheimer's Dementia Recognition through Spontaneous Speech task offers acoustically pre-processed and balanced datasets for the classification and prediction of AD and associated phenotypes through the modelling of spontaneous speech. We exclusively analyse the supplied textual transcripts of the spontaneous speech dataset, building and comparing performance across numerous models for the classification of AD vs controls and the prediction of Mental Mini State Exam scores. We rigorously train and evaluate Support Vector Machines (SVMs), Gradient Boosting Decision Trees (GBDT), and Conditional Random Fields (CRFs) alongside deep learning Transformer based models. We find our top performing models to be a simple Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) vectoriser as input into a SVM model and a pre-trained Transformer based model `DistilBERT' when used as an embedding layer into simple linear models. We demonstrate test set scores of 0.81-0.82 across classification metrics and a RMSE of 4.58.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー認知症(英語: Alzheimer's Dementia、AD)は、認知機能に影響を及ぼす不治の進行性神経変性疾患である。 早期診断は、治療が進行を遅らせ、診断に要する時間を与えるため重要である。 自然発声の分析モデルの開発は、adの早期診断に効果的な診断モードを提供するだろう。 自発音声タスクによるアルツハイマー認知症認識は、音声のモデル化を通じてadおよび関連する表現型を分類および予測するための音響的前処理とバランスのとれたデータセットを提供する。 我々は,自発音声データセットの供給されたテキストの書き起こしを分析し,ADと制御の分類とメンタル・ミニ・ステート・エクサムスコアの予測のために,多数のモデルで性能を比較した。 我々は,SVM(Support Vector Machines),GBDT(Gradient Boosting Decision Trees),CRF(Conditional Random Fields)を,ディープラーニングトランスフォーマーベースモデルとともに厳格に訓練し,評価する。 我々は、svmモデルへの入力として単純な項周波数逆文書周波数(tf-idf)ベクトルと、単純な線形モデルへの埋め込み層として使われる場合、事前学習されたトランスフォーマモデル ‘distilbert’ であることを示す。 分類基準で0.81-0.82の試験集合スコアと4.58のrmseを示す。

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