面向瑞士儿童语言样本分析的 NLP 支持基准测试
计算与语言
2026-03-31 v2 人工智能
摘要
语言样本分析 (LSA) 是一项补充心理测验的过程，用于诊断如发展性语言障碍 (DLD) 等疾病。然而，其耗时的本质限制了其在言语-语言病理学实践中的应用。我们介绍了一种方法，利用自然语言处理 (NLP) 方法处理 119 名来自瑞士德语地区的儿童转录语音数据的语言样本分析，该方法不依赖商业大型语言模型 (LLMs)。本初步研究旨在识别支持言语-语言病理学家更高效地诊断 DLD 的最佳实践方法，并积极参与人类专家。初步发现凸显了将本地部署的 NLP 方法整合到半自动 LSA 过程中潜力。
引用
@article{arxiv.2504.00780,
title = {Benchmarking NLP-supported Language Sample Analysis for Swiss Children's Speech},
author = {Anja Ryser and Yingqiang Gao and Sarah Ebling},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.00780},
year = {2026}
}
备注
updated preprint