| 研究課題/領域番号 |
19K12022
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| 研究機関 | 愛知県立大学 |
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研究代表者 |
入部 百合絵 愛知県立大学, 情報科学部, 准教授 (40397500)
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| 研究分担者 |
北岡 教英 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10333501)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 認知症傾向検出 / 高齢者 / 対話データベース |
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| 研究実績の概要 |
本研究は日常の雑談対話から効果的に認知症傾向を検出することを目的としている．2年目の令和2年度は，認知症に係る音響的特徴量を明らかにするとともに，過去に収録した名古屋と徳島の対話音声に含まれる方言の違いについて分析した．名古屋と徳島の2群で検定を行った結果，フォルマント周波数に有意な差が現れることが明らかとなった．特に，フォルマント周波数を排除することで，認知症傾向の検出精度が約15%向上することが分かった．そのように音響的特徴量に関しては優れた結果を得ることができたが，言語特徴量のみを用いた場合，Precisionが74.1%と低い結果であった．そのため，3年目は採用する言語特徴量を見直すことにした．2年目までは，TTR（Type Token Ratio），異なり名詞割合 ，日本語学習語彙レベル，フィラー，各形態素を中心に言語的特徴を使用したが，文の複雑さは認知症傾向を検出するのに有効であると考え，新たに文章の複雑さに関する特徴量を採用した．特に，複雑さを示す指標として，係り受け距離を検討した．係り受けとは文節と文節の関係を示したもので，一般的に複雑な文章で長い係り受けが発生するとされている．そこで，各発話における係り受けの最大距離をその発話の最大係り受け距離として，被験者毎に全ての発話について最大係り受け距離を求めた．さらに，各被験者が平均的にどの程度の複雑な文章を利用しているかを求めるために，被験者毎に全発話の最大係り受け距離の平均を求め，各被験者の平均最大係り受け距離として抽出した．その平均最大係り受け距離を認知症傾向有無間でU検定を行った結果，傾向有無間で5%水準の有意差が確認され，認知症傾向と平均最大係り受け距離に関係があることが示唆された．
これらの研究成果を国内学会に発表するとともに，論文誌に採録された．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究は，認知症傾向を捉えるのに有用な対話音声に含まれる音響的・言語的情報を明らかにすることであるが，今年度は従来よく用いられる言語的特徴量を見直すとともに，新たに，文節と文節の関係を示した「係り受け距離」を検討し，認知症傾向有無間でU検定を行った結果，傾向有無間で5%水準の有意差が確認され，認知症傾向の検出に「係り受け距離」に有用であることを明らかにした．「係り受け距離」を用いることで，認知症傾向の検出精度向上が期待される．
従って，おおむね計画通りに進んでいると判断した．
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| 今後の研究の推進方策 |
平均最大係り受け距離が認知症傾向と関係があることが分かったため，係り受け距離だけではなく，その分散や深度についても算出し，それらの有用性について分析する．また，係り受け距離以外にも過去に使用してきた言語的特徴量を組合わせることで，認知症傾向を検出する上で，有用な言語的特徴量の組み合わせについて明らかにするとともに，最終年度のR4年度は上記の言語的特徴量を用いて，機械学習による識別精度を算出する．また，近年自然言語処理で般化能力の高さからよく用いられるBERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)を応用することで，精度向上を目指す．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナの影響により，国際会議や国内学会がオンライン開催となったため，旅費の支出が予定よりも少なかったことが理由として挙げられる．
今年度も旅費の支出は少ないと予想されるが，研究成果を積極的に発表するため，学会参加費や論文投稿費などの支出額が増える見込みである．
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