論文の概要: To BERT or Not To BERT: Comparing Speech and Language-based Approaches for Alzheimer's Disease Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01551v1
• Date: Sun, 26 Jul 2020 04:50:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 19:35:33.318794
• Title: To BERT or Not To BERT: Comparing Speech and Language-based Approaches for Alzheimer's Disease Detection
• Title（参考訳）: to bert or not to bert:アルツハイマー病検出のための音声と言語に基づくアプローチの比較
• Authors: Aparna Balagopalan, Benjamin Eyre, Frank Rudzicz, Jekaterina Novikova
• Abstract要約: 自然言語処理と機械学習はアルツハイマー病(AD)を確実に検出するための有望な技術を提供する 最近のADReSSチャレンジデータセットにおいて、AD検出のための2つのアプローチのパフォーマンスを比較し、比較する。 認知障害検出における言語学の重要性を考えると,細調整BERTモデルはAD検出タスクにおいて特徴に基づくアプローチよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.99855227184379
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Research related to automatically detecting Alzheimer's disease (AD) is important, given the high prevalence of AD and the high cost of traditional methods. Since AD significantly affects the content and acoustics of spontaneous speech, natural language processing and machine learning provide promising techniques for reliably detecting AD. We compare and contrast the performance of two such approaches for AD detection on the recent ADReSS challenge dataset: 1) using domain knowledge-based hand-crafted features that capture linguistic and acoustic phenomena, and 2) fine-tuning Bidirectional Encoder Representations from Transformer (BERT)-based sequence classification models. We also compare multiple feature-based regression models for a neuropsychological score task in the challenge. We observe that fine-tuned BERT models, given the relative importance of linguistics in cognitive impairment detection, outperform feature-based approaches on the AD detection task.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(AD)を自動的に検出する研究は、ADの頻度が高く、従来の方法のコストが高いことを考えると、重要である。 ADは自然発話の内容と音響に大きく影響するため、自然言語処理と機械学習はADを確実に検出する有望な技術を提供する。 最近のADReSSチャレンジデータセットにおいて、AD検出のための2つのアプローチのパフォーマンスを比較し、比較する。 1)言語・音響現象を捉えたドメイン知識に基づく手作り特徴の利用 2)トランス(bert)に基づく系列分類モデルによる双方向エンコーダの微調整 また,課題における神経心理学的スコアタスクの特徴に基づく回帰モデルの比較を行った。 認知障害検出における言語学の重要性を考えると,細調整BERTモデルはAD検出タスクにおいて特徴に基づくアプローチよりも優れている。

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