Semantiskt underskott är ett symptom på språkförsämring vid Alzheimers sjukdom (AD). Vi presenterar en generell metod för automatisk generering av informationsinnehållsenheter (ICUs) för en bild som används i en standard klinisk uppgift, uppnå hög recall, 96,8%, av mänskliga-tillämpad ICUs. Vi använder den automatiskt genererade ämnesmodell för att extrahera semantiska funktioner, och träna en slumpmässig skog klassificering för att uppnå en F-poäng på 0.74 i binär klassificering av kontroller kontra personer med AD med hjälp av en uppsättning av endast 12 funktioner. Detta är jämförbart med resultat (0.72 F-poäng) med en uppsättning av 85 manuella funktioner. Lägga till semantisk information till en uppsättning av standardlexicosyntactic och akustiska funktioner förbättrar F-poäng till 0,80. Medan kontroll och demens ämnen diskuterar samma ämnen i samma sammanhang, kontroller är mer informativ per sekund av tal.
REF använde automatiskt genererade ämnesmodeller för att extrahera ett litet antal semantiska egenskaper (12), som de sedan använde för att träna en slumpmässig skogsklassning.
Vector-space topic models for detecting Alzheimer's disease
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}