論文の概要: LoRA-Tuned Large Language Models for Dementia Detection via Multi-View Speech-Derived Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.28445v1
- Date: Fri, 26 Jun 2026 08:29:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-30 18:07:15.560828
- Title: LoRA-Tuned Large Language Models for Dementia Detection via Multi-View Speech-Derived Features
- Title（参考訳）: 多視点音声合成特徴を用いた認知症検出のためのLoRA付き大言語モデル
- Authors: Jonghyeon Park, Olivier Jiyoun Jung, Myungwoo Oh,
- Abstract要約: そこで本研究では,4つの補完音声から得られる信号に対して,構造化多視点推論を行うローランク適応 (LoRA) 付き大言語モデル (LLM) を提案する。
ADReSSoではF1スコア90.14%を達成し,それぞれのビューの補完的寄与をアブレーションで確認した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4155322317700585
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Early detection of dementia enables timely intervention, and reflecting cognitive impairment, spontaneous speech offers a non-invasive screening modality. Conventional approaches often focus on a single representational dimension -- such as acoustic descriptors, pause modeling, automatic speech recognition (ASR) transcripts, or multimodal fusion -- limiting integrative reasoning across heterogeneous cognitive symptoms. We propose a low-rank adaptation (LoRA)-tuned large language model (LLM) that performs structured multi-view reasoning over four complementary speech-derived signals: ASR transcripts with pause markers, discourse-level topic cues, temporal fluency statistics, and phonological sequences. These cues are encoded within a unified prompt, enabling a single LLM to learn a coherent decision function without modality-specific encoders or late-stage fusion. On ADReSSo, our best model achieves an F1-score of 90.14%, and ablation confirms the complementary contribution of each view.
- Abstract（参考訳）: 認知症の早期発見は、タイムリーな介入を可能にし、認知障害を反映し、自然発声は非侵襲的なスクリーニングモダリティを提供する。
従来のアプローチでは、音響ディスクリプタ、一時停止モデリング、自動音声認識(ASR)文字起こし、マルチモーダル融合のような単一の表現的次元に重点を置いており、不均一な認知症状に対する統合的推論を制限する。
そこで我々は,低ランク適応 (LoRA) 型大言語モデル (LLM) を提案する。このモデルでは,ポーズマーカー付きASR transcripts,談話レベルのトピックキュー,時間流速統計,音韻列の4つの相補的音声信号に対して,構造化された多視点推論を行う。
これらのキューは統一されたプロンプト内にエンコードされ、単一のLCMがモダリティ固有のエンコーダや後期融合なしでコヒーレントな決定関数を学習することができる。
ADReSSoではF1スコア90.14%を達成し,各ビューの補完的寄与をアブレーションで確認した。
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