論文の概要: Automated Extraction of Spatio-Semantic Graphs for Identifying Cognitive Impairment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01685v1
• Date: Sun, 02 Feb 2025 10:25:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:05:35.190485
• Title: Automated Extraction of Spatio-Semantic Graphs for Identifying Cognitive Impairment
• Title（参考訳）: 認知障害同定のための時空間グラフの自動抽出
• Authors: Si-Ioi Ng, Pranav S. Ambadi, Kimberly D. Mueller, Julie Liss, Visar Berisha,
• Abstract要約: 画像記述中の視覚的意味経路を自動推定する手法を提案する。 実験により、視覚的意味経路の自動的特徴付けは、障害のある話者と障害のない話者を効果的に区別できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.995237106764497
• License:
• Abstract: Existing methods for analyzing linguistic content from picture descriptions for assessment of cognitive-linguistic impairment often overlook the participant's visual narrative path, which typically requires eye tracking to assess. Spatio-semantic graphs are a useful tool for analyzing this narrative path from transcripts alone, however they are limited by the need for manual tagging of content information units (CIUs). In this paper, we propose an automated approach for estimation of spatio-semantic graphs (via automated extraction of CIUs) from the Cookie Theft picture commonly used in cognitive-linguistic analyses. The method enables the automatic characterization of the visual semantic path during picture description. Experiments demonstrate that the automatic spatio-semantic graphs effectively differentiate between cognitively impaired and unimpaired speakers. Statistical analyses reveal that the features derived by the automated method produce comparable results to the manual method, with even greater group differences between clinical groups of interest. These results highlight the potential of the automated approach for extracting spatio-semantic features in developing clinical speech models for cognitive impairment assessment.
• Abstract（参考訳）: 認知言語障害の評価のための画像記述から言語内容を分析する既存の方法は、一般的に視線追跡を必要とする参加者の視覚的物語パスを見落としていることが多い。 時空間グラフは、手動によるコンテンツ情報単位(CIU)のタグ付けの必要性によって制限されるが、この記述経路を書面のみから分析するのに有用なツールである。 本稿では,認知言語分析によく用いられるCookie Theft 画像から (CIU の自動抽出による) 時空間グラフの自動推定手法を提案する。 この方法は、画像記述中の視覚的意味経路の自動的特徴付けを可能にする。 実験により、自動スパンス・セマンティックグラフは認知障害のある話者と障害のない話者を効果的に区別することを示した。 統計学的解析により, 自動法により得られた特徴が手作業法に匹敵する結果をもたらすことが明らかとなった。 これらの結果は,認知障害評価のための臨床音声モデルの開発において,空間的特徴を抽出するための自動アプローチの可能性を強調した。

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