Étude quantitative des disfluences dans le discours de schizophrènes : automatiser pour limiter les biais - INRIA - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2014

Étude quantitative des disfluences dans le discours de schizophrènes : automatiser pour limiter les biais

Maxime Amblard
Karen Fort

Résumé

We present in this article the results of experiments we led concerning disfluencies in the discourse of schizophrenic patients (in remediation). These experiments are part of a larger study dealing with other levels of linguistic analysis, that could eventually help identifying clues leading to the diagnostic of the disease. This study largely relies on natural language processing tools, which allow for the rapid processing of massive textual data (here, more than 375,000 words). The first phase of the study, which we present here, confirmed the correlation between schizophrenia and the number of disfluences appearing in the discourse.
Nous présentons dans cet article les résultats d'expériences que nous avons menées concernant les disfluences dans le discours de patients schizophrènes (en remédiation). Ces expériences ont eu lieu dans le cadre d'une étude plus large recouvrant d'autres niveaux d'analyse linguistique, qui devraient aider à l'identification d'indices linguistiques conduisant au diagnostic de schizophrénie. Cette étude fait la part belle aux outils de traitement automatique des langues qui permettent le traitement rapide de grandes masses de données textuelles (ici, plus de 375 000 mots). La première phase de l'étude, que nous présentons ici, a confirmé la corrélation entre l'état schizophrène et le nombre de disfluences présentes dans le discours.
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Dates et versions

hal-01054391 , version 1 (06-08-2014)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01054391 , version 1

Citer

Maxime Amblard, Karen Fort. Étude quantitative des disfluences dans le discours de schizophrènes : automatiser pour limiter les biais. TALN - Traitement Automatique des Langues Naturelles, Jul 2014, Marseille, France. pp.292-303. ⟨hal-01054391⟩
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