Automatiserade diskursanalysverktyg baserade på Natural Language Processing (NLP) som syftar till att diagnosticera språkfelande demenser i allmänhet extraherar flera textmått av narrativa transkript. Avsaknaden av segmentering av meningsgränser i utskrifterna förhindrar dock en direkt tillämpning av NLP-metoder som är beroende av att dessa märken fungerar som de ska, t.ex. taggers och parsers. Vi presenterar de första stegen mot automatisk neuropsykologisk utvärdering baserad på berättande diskursanalys och presenterar en ny automatisk meningssegmenteringsmetod för nedsatt talförmåga. Vår modell använder återkommande konvolutionella neurala nätverk med prosodiska, del av tal (PoS) funktioner, och ord inbäddningar. Det utvärderades i sig på nedsatt, spontant tal, liksom, normalt, förberett tal, och ger bättre resultat för friska äldre (CTL) (F 1 = 0,74) och Mild kognitiv försämring (MCI) patienter (F 1 = 0,70) än den villkorliga Random Fields metod (F 1 = 0,55 respektive 0,53) som används i samma sammanhang i vår studie. Resultaten tyder på att vår modell är robust för nedsatt talförmåga och kan användas i automatiserade diskursanalysverktyg för att skilja mellan berättelser producerade av MCI och CTL.
Nyligen föreslogs en automatisk SBD-metod för nedsatt talförmåga i brasilianska portugisiska för att möjliggöra en neuropsykologisk utvärdering baserad på diskussanalys.
Sentence Segmentation in Narrative Transcripts from Neuropsychological Tests using Recurrent Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}