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

人の話を構成する単語、文、話、話者の各階層と1 対1 に対応する層の構造をもつ回帰型のニューラルネットワークモデルを開発し、事前の人手による語彙難易度や意味密度等の特徴量の抽出等を行わずに健常高齢者とMCI 者の分類を試みたところ、通常の双方向2 層のLSTM モデルに比べ、大きく改善されたAUC が得られた。 また、従来の人手による特徴量抽出に基づく方法に近いAUCであった。

電気学会論文誌C