論文の概要: Multidimensional Analysis of Specific Language Impairment Using Unsupervised Learning Through PCA and Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05498v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 18:29:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.194001
• Title: Multidimensional Analysis of Specific Language Impairment Using Unsupervised Learning Through PCA and Clustering
• Title（参考訳）: PCAとクラスタリングによる教師なし学習を用いた特定言語障害の多次元解析
• Authors: Niruthiha Selvanayagam,
• Abstract要約: 特定言語障害(SLI)は、子供の約7%に影響を及ぼす。 従来の診断アプローチは、しばしば標準化された評価に依存しており、微妙な発達パターンを見落としている。 本研究の目的は、教師なし機械学習技術を用いて、SLIと非障害児の自然言語発達軌跡を同定することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Specific Language Impairment (SLI) affects approximately 7 percent of children, presenting as isolated language deficits despite normal cognitive abilities, sensory systems, and supportive environments. Traditional diagnostic approaches often rely on standardized assessments, which may overlook subtle developmental patterns. This study aims to identify natural language development trajectories in children with and without SLI using unsupervised machine learning techniques, providing insights for early identification and targeted interventions. Narrative samples from 1,163 children aged 4-16 years across three corpora (Conti-Ramsden 4, ENNI, and Gillam) were analyzed using Principal Component Analysis (PCA) and clustering. A total of 64 linguistic features were evaluated to uncover developmental trajectories and distinguish linguistic profiles. Two primary clusters emerged: (1) high language production with low SLI prevalence, and (2) limited production but higher syntactic complexity with higher SLI prevalence. Additionally, boundary cases exhibited intermediate traits, supporting a continuum model of language abilities. Findings suggest SLI manifests primarily through reduced production capacity rather than syntactic complexity deficits. The results challenge categorical diagnostic frameworks and highlight the potential of unsupervised learning techniques for refining diagnostic criteria and intervention strategies.
• Abstract（参考訳）: 特定言語障害(SLI)は、子どもの約7%に影響を及ぼし、通常の認知能力、感覚システム、支援環境にもかかわらず、孤立した言語障害として現れる。 従来の診断アプローチは、しばしば標準化された評価に依存しており、微妙な発達パターンを見落としている。 本研究の目的は、教師なし機械学習技術を用いて、SLIと非SLIの子供における自然言語発達軌跡を同定することであり、早期の識別と対象の介入に対する洞察を提供することである。 コーパス(Conti-Ramsden 4, ENNI, Gillam)を横断する4～16歳児1,163名を対象に主成分分析とクラスタリングを行った。 発達軌跡を解明し,言語的プロファイルを識別するために,64の言語的特徴を評価した。 2つの主要なクラスタが出現した: (1) SLIの頻度が低いハイランゲージ生産、(2) SLIの頻度が低いハイランゲージ生産、(2) SLIの頻度が高いシンタクティック複雑性。 さらに,言語能力の連続モデルをサポートする中間的特徴が認められた。 発見は、SLIが主に、構文的複雑性の欠陥よりも生産能力の低下によって現れることを示唆している。 その結果、分類診断の枠組みに挑戦し、診断基準や介入戦略を洗練するための教師なし学習手法の可能性を強調した。

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