論文の概要: Multilingual Cognitive Impairment Detection in the Era of Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06758v1
• Date: Wed, 08 Apr 2026 07:22:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-09 17:30:51.394932
• Title: Multilingual Cognitive Impairment Detection in the Era of Foundation Models
• Title（参考訳）: 基礎モデルにおける多言語認知障害検出
• Authors: Damar Hoogland, Boshko Koloski, Jaya Caporusso, Tine Kolenik, Ana Zwitter Vitez, Senja Pollak, Christina Manouilidou, Matthew Purver,
• Abstract要約: 英語,スロベニア語,韓国語における音声の書き起こしから認知障害(CI)分類を評価する。 直接分類器として用いられるゼロショット大言語モデル(LLM)を3つの入力条件下で比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.141505279958125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We evaluate cognitive impairment (CI) classification from transcripts of speech in English, Slovene, and Korean. We compare zero-shot large language models (LLMs) used as direct classifiers under three input settings -- transcript-only, linguistic-features-only, and combined -- with supervised tabular approaches trained under a leave-one-out protocol. The tabular models operate on engineered linguistic features, transcript embeddings, and early or late fusion of both modalities. Across languages, zero-shot LLMs provide competitive no-training baselines, but supervised tabular models generally perform better, particularly when engineered linguistic features are included and combined with embeddings. Few-shot experiments focusing on embeddings indicate that the value of limited supervision is language-dependent, with some languages benefiting substantially from additional labelled examples while others remain constrained without richer feature representations. Overall, the results suggest that, in small-data CI detection, structured linguistic signals and simple fusion-based classifiers remain strong and reliable signals.
• Abstract（参考訳）: 英語,スロベニア語,韓国語における音声の書き起こしから認知障害(CI)分類を評価する。 ゼロショット大言語モデル (LLM) を3つの入力設定(トランスクリプトのみ、言語のみ、複合化)で直接分類する。 表形式モデルは、エンジニアリングされた言語的特徴、書き起こしの埋め込み、および両方のモダリティの早期または後期の融合で機能する。 言語全体にわたって、ゼロショットLLMは、競争力のないベースラインを提供するが、教師付き表形式モデルは一般的に、特に工学的な言語的特徴が組み込まれ、埋め込みと組み合わせられる場合、より良く機能する。 埋め込みに焦点をあてた実験は、限定的な監督の価値が言語に依存していることを示している。 全体としては、小型データCI検出においては、構造化された言語信号と単純な融合に基づく分類器は、強く信頼性の高い信号であり続けることが示唆されている。

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