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■論文No.
■ページ数 6ページ
■発行日
2023/04/01
■タイトル

軽度認知障害のスクリーニングに向けた階層型ニューラルネットワークモデルの提案

■タイトル(英語)

A Hierarchical Neural Network Model for Japanese Toward Detecting Mild Cognitive Impairment

■著者名 後藤 哲史(帝京平成大学 健康メディカル学部)
■著者名(英語) Tetsuji Goto (Faculty of Health and Medical Science, Teikyo Heisei University)
■価格 会員 ¥550 一般 ¥770
■書籍種類 論文誌(論文単位)
■グループ名 【C】電子・情報・システム部門
■本誌 電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌) Vol.143 No.4 (2023) 特集:医療/ヘルスケア×AI−量子・情報・エレクトロニクスの応用として
■本誌掲載ページ 465-470ページ
■原稿種別 論文/日本語
■電子版へのリンク https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/143/4/143_465/_article/-char/ja/
■キーワード 軽度認知障害,スクリーニング,ニューラルネットワーク,LSTM,自然言語処理  mild cognitive impairment,screening,neural netowork,long short term memory,natural language processing
■要約(日本語)
■要約(英語) We found that some signs of Mild Cognitive Impairment (MCI) might be presented in a structure of a sentence and a relation between sentences talked by a man, and develop a neural network model which has an analogy with the hierarchical structure of speakers, tpoics, sentences and words in Japanese. We build our model based on 2-layered bi-directional LSTM, corresponding to words-sentences and sentences-topics hierarchy. As a layer corresponding to speakers, we use a linear classifier with self-attention. The test result shows a largely improved AUC, compared with our another test by using the normal 2-layered bi-directional LSTM with TBPTT. The result also indicates that there are some characteristic patterns in a talk by an elderly person with MCI. We classify the character vectors of topics generated from our model through learning into clusters whose number is 1/10 of the number of persons in our data. Since these clusters have almost less than 10% or more than 90% rate of positive share, we conclude that we can develop a screening method based on a talk in Japanese by an elderly person in the near future.
■版 型 A4
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