論文の概要: Devising a Set of Compact and Explainable Spoken Language Feature for Screening Alzheimer's Disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18922v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 05:23:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:22:33.023187
• Title: Devising a Set of Compact and Explainable Spoken Language Feature for Screening Alzheimer's Disease
• Title（参考訳）: アルツハイマー病スクリーニングのためのコンパクトで説明可能な音声言語機能の開発
• Authors: Junan Li, Yunxiang Li, Yuren Wang, Xixin Wu, Helen Meng,
• Abstract要約: アルツハイマー病(AD)は高齢化社会において最も重要な健康問題の一つとなっている。 我々は,大言語モデル(LLM)とTF-IDFモデルの視覚的機能を活用する,説明可能な効果的な機能セットを考案した。 当社の新機能は、自動ADスクリーニングの解釈可能性を高めるステップバイステップで説明し、解釈することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.46922921214341
• License:
• Abstract: Alzheimer's disease (AD) has become one of the most significant health challenges in an aging society. The use of spoken language-based AD detection methods has gained prevalence due to their scalability due to their scalability. Based on the Cookie Theft picture description task, we devised an explainable and effective feature set that leverages the visual capabilities of a large language model (LLM) and the Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) model. Our experimental results show that the newly proposed features consistently outperform traditional linguistic features across two different classifiers with high dimension efficiency. Our new features can be well explained and interpreted step by step which enhance the interpretability of automatic AD screening.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(AD)は高齢化社会において最も重要な健康問題の一つとなっている。 音声言語に基づくAD検出手法の使用は,スケーラビリティが原因で普及している。 そこで我々は,Cookie Theft画像記述タスクに基づいて,大言語モデル(LLM)とTF-IDFモデルの視覚的機能を活用する,説明可能な効果的な機能セットを考案した。 実験の結果,新たに提案された特徴は,高次元効率の2つの異なる分類器で従来型言語的特徴より一貫して優れていた。 当社の新機能は、自動ADスクリーニングの解釈可能性を高めるステップバイステップで説明し、解釈することができる。

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