Evaluating text coherence based on the graph of the consistency of phrases to identify symptoms of schizophrenia
Different state-of-the-art methods of the detection of schizophrenia symptoms based on the estimation of text coherence have been analyzed. The analysis of a text at the level of phrases has been suggested. The method based on the graph of the consistency of phrases has been proposed to evaluate the...
Збережено в:
| Дата: | 2020 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України
2020
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/207786 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Data Recording, Storage & Processing |
Репозитарії
Data Recording, Storage & Processing| id |
drspiprikievua-article-207786 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
drspiprikievua-article-2077862020-09-09T14:08:32Z Evaluating text coherence based on the graph of the consistency of phrases to identify symptoms of schizophrenia Оцінка когерентності тексту на основі графа узгодженості словосполучень для виявлення симптомів шизофренії Kramov, A. А. обробка природної мови оцінка когерентності тексту граф узгодженості словосполучень виявлення симптомів шизофренії екстракція словосполучень natural language processing estimation of text coherence graph of the consistency of phrases detection of schizophrenia symptoms extraction of phrases Different state-of-the-art methods of the detection of schizophrenia symptoms based on the estimation of text coherence have been analyzed. The analysis of a text at the level of phrases has been suggested. The method based on the graph of the consistency of phrases has been proposed to evaluate the semantic coherence and the cohesion of a text. The semantic coherence, cohesion, and other linguistic features (lexical diversity, lexical density) have been taken into account to form feature vectors for the training of a model-classifier. The training of the classifier has been performed on the set of English-language interviews. According to the retrieved results, the impact of each feature on the output of the model has been analyzed. The results obtained can indicate that the proposed method based on the graph of the consistency of phrases may be used in the different tasks of the detection of mental illness. Процес виявлення симптомів ментальної хвороби та розрізнення її підтипу є складним процесом, що потребує відповідної кваліфікації фахівця. Аналіз мовлення пацієнтів є складовою процесу діагностування симптомів шизофренії: бідність мовлення, відсутність постійного фокусу на темі мовлення, постійне застосування метафор тощо. Таким чином, застосування методів обробки природної мови дозволяє створювати допоміжні інструменти діагностики ментальних захворювань. Одним із зазначених симптомів є некогерентне мовлення пацієнта — відсутність тематичного зв’язку між елементами тексту. У зв’язку з відсутністю достатньої кількості даних пацієнтів (зазвичай, до 100 зразків), застосування методів машинного навчання для виявлення некогерентного мовлення та інших симптомів ментального захворювання на основі аналізу транскрипції діалогів пацієнтів є неефективним. У роботі здійснено порівняльний аналіз сучасних методів виявлення симптомів шизофренії і біполярного розладу на основі оцінки когерентності тексту. Також розглянуто інші лінгвістичні характеристики тексту, що можуть свідчити про симптоми ментального захворювання. Враховуючи переваги та недоліки розглянутих методів, запропоновано метод оцінки когерентності тексту на основі графа узгодженості словосполучень. Пропонований метод здійснює оцінку когерентності тексту як семантичної цілісності; крім того, додатково розраховує-ться зв’язність тексту на основі аналізу спільних термінів і наявності кореферентного зв’язку. За допомогою використання автономного веб-серверу Stanford CoreNLP виконано попередню обробку англомовних текстів: токенізацію, екстракцію словосполучень, пошук кореферентних об’єктів. Після формування векторів ознак виконано навчання моделі-класифікатора з метою подальшого аналізу впливу кожної характеристики тексту на класифікацію вхідних даних. Отримані результати можуть свідчити про доцільність застосування графа узгодженості словосполучень: значимості семантичної когерентності та когезії тексту є вищими порівняно з іншими метриками. Іл.: 2. Бібліогр.: 14 найм. Інститут проблем реєстрації інформації НАН України 2020-05-25 Article Article application/pdf http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/207786 10.35681/1560-9189.2020.1.1.207786 Data Recording, Storage & Processing; Vol. 22 No. 1 (2020); 62-71 Регистрация, хранение и обработка данных; Том 22 № 1 (2020); 62-71 Реєстрація, зберігання і обробка даних; Том 22 № 1 (2020); 62-71 1560-9189 en http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/207786/208524 Авторське право (c) 2021 Реєстрація, зберігання і обробка даних |
| institution |
Data Recording, Storage & Processing |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
обробка природної мови оцінка когерентності тексту граф узгодженості словосполучень виявлення симптомів шизофренії екстракція словосполучень natural language processing estimation of text coherence graph of the consistency of phrases detection of schizophrenia symptoms extraction of phrases |
| spellingShingle |
обробка природної мови оцінка когерентності тексту граф узгодженості словосполучень виявлення симптомів шизофренії екстракція словосполучень natural language processing estimation of text coherence graph of the consistency of phrases detection of schizophrenia symptoms extraction of phrases Kramov, A. А. Evaluating text coherence based on the graph of the consistency of phrases to identify symptoms of schizophrenia |
| topic_facet |
обробка природної мови оцінка когерентності тексту граф узгодженості словосполучень виявлення симптомів шизофренії екстракція словосполучень natural language processing estimation of text coherence graph of the consistency of phrases detection of schizophrenia symptoms extraction of phrases |
| format |
Article |
| author |
Kramov, A. А. |
| author_facet |
Kramov, A. А. |
| author_sort |
Kramov, A. А. |
| title |
Evaluating text coherence based on the graph of the consistency of phrases to identify symptoms of schizophrenia |
| title_short |
Evaluating text coherence based on the graph of the consistency of phrases to identify symptoms of schizophrenia |
| title_full |
Evaluating text coherence based on the graph of the consistency of phrases to identify symptoms of schizophrenia |
| title_fullStr |
Evaluating text coherence based on the graph of the consistency of phrases to identify symptoms of schizophrenia |
| title_full_unstemmed |
Evaluating text coherence based on the graph of the consistency of phrases to identify symptoms of schizophrenia |
| title_sort |
evaluating text coherence based on the graph of the consistency of phrases to identify symptoms of schizophrenia |
| title_alt |
Оцінка когерентності тексту на основі графа узгодженості словосполучень для виявлення симптомів шизофренії |
| description |
Different state-of-the-art methods of the detection of schizophrenia symptoms based on the estimation of text coherence have been analyzed. The analysis of a text at the level of phrases has been suggested. The method based on the graph of the consistency of phrases has been proposed to evaluate the semantic coherence and the cohesion of a text. The semantic coherence, cohesion, and other linguistic features (lexical diversity, lexical density) have been taken into account to form feature vectors for the training of a model-classifier. The training of the classifier has been performed on the set of English-language interviews. According to the retrieved results, the impact of each feature on the output of the model has been analyzed. The results obtained can indicate that the proposed method based on the graph of the consistency of phrases may be used in the different tasks of the detection of mental illness. |
| publisher |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України |
| publishDate |
2020 |
| url |
http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/207786 |
| work_keys_str_mv |
AT kramovaa evaluatingtextcoherencebasedonthegraphoftheconsistencyofphrasestoidentifysymptomsofschizophrenia AT kramovaa ocínkakogerentnostítekstunaosnovígrafauzgodženostíslovospolučenʹdlâviâvlennâsimptomívšizofreníí |
| first_indexed |
2024-04-21T19:34:13Z |
| last_indexed |
2024-04-21T19:34:13Z |
| _version_ |
1796974107286306816 |