Natural language processing approach for the effects of brain damages and aging on latent semantic structure

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K21831
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
• Research Institution: Keio University (2021-2022); Shizuoka University (2020)
• Principal Investigator: Itaguchi Yoshihiro 慶應義塾大学, 文学部(三田), 助教 (50706637)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 吉原 将大 早稲田大学, 文学学術院, その他(招聘研究員) (70822956)
• Project Period (FY): 2020-07-30 – 2023-03-31
• Keywords: 心理学 / 言語 / 認知症 / 失語症 / 自然言語処理

Outline of Final Research Achievements

We aimed to develop a semantic network analysis method based on natural language analysis and to elucidate the effects of brain damage and aging on the network structure. First, quantitative semantic structures of animal words were obtained from LDA analyses of Japanese and Norwegian Wikipedia. Second, we developed a visualization method to interpret the performance of Japanese and Norwegian subjects in a verbal fluency task based on their semantic structures. Furthermore, we found a strong relationship between word production interval and semantic association in both populations. Finally, we quantified the effects of aging, brain damage, and cognitive decline on semantic structure change through a patient study.

Free Research Field

心理学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では，心理学的手法と情報学的手法を統合し，私たちの脳内において，「意味」がどのように表現されているかを検討した。この検討によって，加齢や脳損傷，認知症によってどのように個々人の意味構造が変容するかについて，その一端を明らかにすることができた。また，日本人とノルウェー人を対象とした実験を行った結果，文化によっても，意味構造が大きく異なる可能性を示した。これらの成果は，今後の何らかの認知機能が低下した方の的確な理解や，効率的なリハビリテーションの提案に繋がる可能性がある。