Detecção de comprometimento cognitivo leve em narrativas em Português Brasileiro: primeiros passos para um sistema automatizado
AUTOR(ES)
Treviso, Marcos Vinícius, Santos, Leandro Borges dos, Shulby, Christopher, Hübner, Lilian Cristine, Mansur, Letícia Lessa, Aluísio, Sandra Maria
FONTE
Let. Hoje
DATA DE PUBLICAÇÃO
2018-03
RESUMO
Resumo: Nos últimos anos, o Comprometimento Cognitivo Leve (CCL) tem recebido bastante atenção, uma vez que pode representar um estado pré-clínico da Doença de Alzheimer (DA). Na distinção entre idosos saudáveis (CTL) e pacientes com CCL, ferramentas de análise automática do discurso têm sido aplicadas a transcrições de narrativas em inglês e em português brasileiro. No entanto, a ausência da segmentação dos limites da sentença em transcrições impede a aplicação direta de métodos que empregam essas pontuações para o uso correto de ferramentas, como taggers e parsers. Segundo nosso conhecimento, há poucos estudos avaliando a segmentação automática de sentenças em transcrições de testes neuropsicológicos. O propósito deste estudo é investigar o impacto do método DeepBond para segmentação automática de sentenças em nove métricas de complexidade sintática extraídas de transcrições de CTL e de pacientes com CCL.
ASSUNTO(S)
diagnóstico clínico comprometimento cognitivo leve segmentação automática de sentença métricas de complexidade sintática ferramentas de análise do discurso
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