論文の概要: Semantic Coherence Markers for the Early Diagnosis of the Alzheimer Disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01025v1
• Date: Thu, 2 Feb 2023 11:40:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-03 14:20:54.656666
• Title: Semantic Coherence Markers for the Early Diagnosis of the Alzheimer Disease
• Title（参考訳）: アルツハイマー病早期診断のための意味的コヒーレンスマーカー
• Authors: Davide Colla, Matteo Delsanto, Marco Agosto, Benedetto Vitiello, Daniele Paolo Radicioni
• Abstract要約: パープレキシティはもともと、与えられた言語モデルがテキストシーケンスを予測するのにどの程度適しているかを評価するための情報理論の尺度として考え出された。 我々は2グラムから5グラムまでのN-gramとトランスフォーマーベース言語モデルであるGPT-2を多種多様な言語モデルに適用した。 ベストパフォーマンスモデルでは、ADクラスと制御対象の両方から対象を分類する際に、完全精度とFスコア(精度/特異度とリコール/感度のそれぞれ1.00)を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work we explore how language models can be employed to analyze language and discriminate between mentally impaired and healthy subjects through the perplexity metric. Perplexity was originally conceived as an information-theoretic measure to assess how much a given language model is suited to predict a text sequence or, equivalently, how much a word sequence fits into a specific language model. We carried out an extensive experimentation with the publicly available data, and employed language models as diverse as N-grams, from 2-grams to 5-grams, and GPT-2, a transformer-based language model. We investigated whether perplexity scores may be used to discriminate between the transcripts of healthy subjects and subjects suffering from Alzheimer Disease (AD). Our best performing models achieved full accuracy and F-score (1.00 in both precision/specificity and recall/sensitivity) in categorizing subjects from both the AD class and control subjects. These results suggest that perplexity can be a valuable analytical metrics with potential application to supporting early diagnosis of symptoms of mental disorders.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,言語モデルを用いて言語分析を行い,パープレキシティ指標を用いて精神障害者と健常者の判別を行う。 パープレキシティはもともと、与えられた言語モデルがテキストのシーケンスを予測するのにどの程度適しているか、あるいは単語のシーケンスが特定の言語モデルにどの程度適合するかを評価するための情報理論的な尺度として考え出された。 N-gram から 5-gram まで多種多様な言語モデルと変換器ベースの言語モデル GPT-2 を用いて,公開データを用いた広範囲な実験を行った。 健常者とアルツハイマー病(AD)患者との鑑別にパープレキシティスコアが有用かどうかを検討した。 評価対象をADクラスと対照群の両方から分類し,完全精度とFスコア(精度/特異度とリコール/感度)を得た。 これらの結果から,パープレキシティは精神疾患の早期診断に有効な分析指標となる可能性が示唆された。

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