Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reformulating NLP tasks to Capture Longitudinal Manifestation of Language Disorders in People with Dementia

論文の概要: Reformulating NLP tasks to Capture Longitudinal Manifestation of Language Disorders in People with Dementia

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09897v1
Date: Sun, 15 Oct 2023 17:58:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-17 17:30:15.079790
Title: Reformulating NLP tasks to Capture Longitudinal Manifestation of Language Disorders in People with Dementia
Title（参考訳）: 認知症における言語障害の経時的管理のためのNLPタスクの再構築
Authors: Dimitris Gkoumas, Matthew Purver, Maria Liakata
Abstract要約: 我々は中程度の大きさの事前学習言語モデルを用いて言語障害パターンを学習する。次に、最良モデルからの確率推定値を用いて、デジタル言語マーカーを構築する。提案する言語障害マーカーは,疾患進行に伴う言語障害に関する有用な知見を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.964022118823532
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Dementia is associated with language disorders which impede communication. Here, we automatically learn linguistic disorder patterns by making use of a moderately-sized pre-trained language model and forcing it to focus on reformulated natural language processing (NLP) tasks and associated linguistic patterns. Our experiments show that NLP tasks that encapsulate contextual information and enhance the gradient signal with linguistic patterns benefit performance. We then use the probability estimates from the best model to construct digital linguistic markers measuring the overall quality in communication and the intensity of a variety of language disorders. We investigate how the digital markers characterize dementia speech from a longitudinal perspective. We find that our proposed communication marker is able to robustly and reliably characterize the language of people with dementia, outperforming existing linguistic approaches; and shows external validity via significant correlation with clinical markers of behaviour. Finally, our proposed linguistic disorder markers provide useful insights into gradual language impairment associated with disease progression.
Abstract（参考訳）: 認知症はコミュニケーションを妨げる言語障害と関連している。そこで我々は,中程度の大きさの事前学習型言語モデルを用いて言語障害パターンを自動的に学習し,自然言語処理(NLP)タスクと関連する言語パターンに着目した。実験の結果,文脈情報をカプセル化し,言語パターンによる勾配信号を強化するNLPタスクは,性能に有益であることがわかった。次に、最良のモデルからの確率推定を用いて、コミュニケーションにおける全体的な品質と様々な言語障害の強度を測定するデジタル言語マーカーを構築する。デジタルマーカーが認知症音声を縦断的に特徴づける方法について検討した。提案するコミュニケーションマーカーは,認知症患者の言語を堅牢かつ確実に特徴付けることができ,既存の言語的アプローチよりも優れており,臨床的行動マーカーとの有意な相関による外的妥当性を示す。最後に, 言語障害マーカーは, 疾患進行に伴う言語障害に関する有用な知見を提供する。

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