論文の概要: Linguistic Indicators of Early Cognitive Decline in the DementiaBank Pitt Corpus: A Statistical and Machine Learning Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11028v1
• Date: Wed, 11 Feb 2026 16:53:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-12 21:44:02.214119
• Title: Linguistic Indicators of Early Cognitive Decline in the DementiaBank Pitt Corpus: A Statistical and Machine Learning Study
• Title（参考訳）: Dementia Bank Pitt Corpusにおける早期認知低下の言語指標:統計的および機械学習による研究
• Authors: Artsvik Avetisyan, Sachin Kumar,
• Abstract要約: 本研究では,3つの言語表現を用いて,DementiaBank Pitt Corpusからの自発音声の書き起こしを分析する。 構文的および文法的特徴は、語彙内容が欠如していても、強力な識別力を保持する。 本研究は,透明で信頼性の高い言語ベース認知スクリーニングにおける言語基盤機能の利用を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.417564179511245
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Background: Subtle changes in spontaneous language production are among the earliest indicators of cognitive decline. Identifying linguistically interpretable markers of dementia can support transparent and clinically grounded screening approaches. Methods: This study analyzes spontaneous speech transcripts from the DementiaBank Pitt Corpus using three linguistic representations: raw cleaned text, a part-of-speech (POS)-enhanced representation combining lexical and grammatical information, and a POS-only syntactic representation. Logistic regression and random forest models were evaluated under two protocols: transcript-level train-test splits and subject-level five-fold cross-validation to prevent speaker overlap. Model interpretability was examined using global feature importance, and statistical validation was conducted using Mann-Whitney U tests with Cliff's delta effect sizes. Results: Across representations, models achieved stable performance, with syntactic and grammatical features retaining strong discriminative power even in the absence of lexical content. Subject-level evaluation yielded more conservative but consistent results, particularly for POS-enhanced and POS-only representations. Statistical analysis revealed significant group differences in functional word usage, lexical diversity, sentence structure, and discourse coherence, aligning closely with machine learning feature importance findings. Conclusion: The results demonstrate that abstract linguistic features capture robust markers of early cognitive decline under clinically realistic evaluation. By combining interpretable machine learning with non-parametric statistical validation, this study supports the use of linguistically grounded features for transparent and reliable language-based cognitive screening.
• Abstract（参考訳）: 背景: 自発言語生産における部分的変化は認知低下の最も初期の指標である。 言語学的に解釈可能な認知症のマーカーを同定することは、透明で臨床的に根拠付けられたスクリーニングアプローチを支援することができる。 方法:本研究では,3つの言語表現を用いて,DementiaBank Pitt Corpusからの自発音声の書き起こしを解析した。 可逆回帰モデルとランダム森林モデルとを2つのプロトコルで評価した。 大域的特徴量を用いてモデル解釈可能性について検討し, クリフのデルタ効果サイズを用いたマン・ホイットニーU試験を用いて統計的検証を行った。 結果: 構文的特徴と文法的特徴は, 語彙内容が欠如していても, 強い識別力を有する。 主観評価はより保守的だが一貫した結果を得た。 統計的分析の結果,機能的単語使用,語彙的多様性,文構造,言論的コヒーレンスに有意なグループ差がみられ,機械学習の特徴的重要度と密接に一致していた。 結論: この結果から, 抽象言語学的特徴は, 臨床的に現実的な評価の下で, 早期認知低下の堅牢なマーカーを捉えていることが示唆された。 本研究は、解釈可能な機械学習と非パラメトリック統計的検証を組み合わせることで、透明で信頼性の高い言語ベースの認知スクリーニングにおける言語基盤機能の利用を支援する。

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