基于口语叙事转录文本的特定语言障碍检测管道
计算与语言
2024-07-18 v1 机器学习
应用统计
机器学习
摘要
特定语言障碍 (SLI) 是一种影响沟通的障碍，可同时影响理解与表达。本研究聚焦于利用 1063 份访谈记录的口语叙事转录文本有效检测儿童 SLI。提出三级级联管道：第一阶段采用随机森林 (RF) 与斯皮尔曼相关系数方法进行特征提取与降维；第二阶段利用逻辑回归估计最具预测性的变量；第三阶段采用最近邻分类器检测儿童 SLI。结果显示，在识别 SLI 时准确率达 97.13%，突出了反应长度、语言表达质量及语言复杂度等方面特征。该新方法基于自然语言处理，为 SLI 检测带来显著优势，避免复杂主观变量，聚焦于与儿童表现直接相关的量化指标。
引用
@article{arxiv.2407.12012,
title = {Specific language impairment (SLI) detection pipeline from transcriptions of spontaneous narratives},
author = {Santiago Arena and Antonio Quintero-Rincón},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.12012},
year = {2024}
}
备注
15 pages, in Spanish language, 4 figures, 3 tables