Segmentação de sentenças e detecção de disfluências em narrativas transcritas de testes neuropsicológicos

• Autor(a) principal: Treviso, Marcos Vinícius
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05022018-090740/
• topic: Detecção de disfluências; Detecção de limites de sentença; Disfluecy detection; Fala comprometida; Impaired speech; Segmentação de sentenças; Sentence boundary detection; Sentence segmentation

Contexto: Nos últimos anos, o Comprometimento Cognitivo Leve (CCL) tem recebido uma grande atenção, pois pode representar um estágio pré-clínico da Doença de Alzheimer (DA). Em termos de distinção entre idosos saudáveis (CTL) e pacientes com CCL, vários estudos têm mostrado que a produção de discurso é uma tarefa sensível para detectar efeitos de envelhecimento e para diferenciar indivíduos com CCL dos saudáveis. Ferramentas de Processamento de Língua Natural (PLN) têm sido aplicadas em transcrições de narrativas em inglês e também em português brasileiro, por exemplo, o ambiente Coh-Metrix-Dementia. Lacunas: No entanto, a ausência de informações de limites de sentenças e a presença de disfluências em transcrições impedem a aplicação direta de ferramentas que dependem de um texto bem formado, como taggers e parsers. Objetivos: O objetivo principal deste trabalho é desenvolver métodos para segmentar as transcrições em sentenças e detectar/remover as disfluências presentes nelas, de modo que sirvam como uma etapa de pré-processamento para ferramentas subsequentes de PLN. Métodos e Avaliação: Propusemos um método baseado em redes neurais recorrentes convolucionais (RCNNs) com informações prosódicas, morfossintáticas e word embeddings para a tarefa de segmentação de sentenças (SS). Já para a detecção de disfluências (DD), dividimos o método e a avaliação de acordo com as categorias de disfluências: (i) para preenchimentos (pausas preenchidas e marcadores discursivos), propusemos a mesma RCNN com as mesmas features de SS em conjunto com uma lista pré-determinada de palavras; (ii) para disfluências de edição (repetições, revisões e recomeços), adicionamos features tradicionalmente empregadas em trabalhos relacionados e introduzimos um modelo de CRF na camada de saída da RCNN. Avaliamos todas as tarefas intrinsecamente, analisando as features mais importantes, comparando os métodos propostos com métodos mais simples, e identificando os principais acertos e erros. Além disso, um método final, chamado DeepBonDD, foi criado combinando todas as tarefas, e foi avaliado extrinsecamente com 9 métricas sintáticas do Coh-Metrix-Dementia. Conclusão: Para SS, obteve-se F1 = 0:77 em transcrições de CTL e F1 = 0:74 de CCL, caracterizando o estado-da-arte para esta tarefa em fala comprometida. Para detecção de preenchimentos, obtevese em média F1 = 0:90 para CTL e F1 = 0:92 para CCL, resultados que estão dentro da margem de trabalhos relacionados da língua inglesa. Ao serem ignorados os recomeços na detecção de disfluências de edição, obteve-se em média F1 = 0:70 para CTL e F1 = 0:75 para CCL. Na avaliação extrínseca, apenas 3 métricas mostraram diferença significativa entre as transcrições de CCL manuais e as geradas pelo DeepBonDD, sugerindo que, apesar das variações de limites de sentença e de disfluências, o DeepBonDD é capaz de gerar transcrições para serem processadas por ferramentas de PLN.