Αναγνώριση Κατηγορίας Νοητικής Έκπτωσης μέσω Χαρακτηριστικών Κειμένου προερχόμενου από μεταγραφή ομιλίας
Creators: name: Καλομιτσίνης, Γεώργιος Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Αναγνώριση
Νοητική έκπτωση
Μηχανική Μάθηση
Classification
Cognitive Impairment
Machine Learning

description: Στόχος της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η χρήση διαφόρων τεχνικών μηχανικής μάθησης (Machine Learning, ML) στην προσπάθεια ανίχνευσης του σταδίου της νοητικής έκπτωσης μέσω της ανάλυσης κειμένου. Αναλυτικότερα, χρησιμοποιήθηκαν δεδομένα από μεταγραφές (transcripts) ηχητικών αρχείων σε κείμενο από συνεντεύξεις υγιών αλλά και μη ατόμων, ενώ τα δεδομένα ταξινομήθηκαν σε 2 και 4 κλάσεις, με βάση τις κατηγορίες των ασθενών, καθώς και σε ανά άτομο και ανά ερώτηση. Αξιολογήθηκαν οι αποδόσεις 7 αλγορίθμων μηχανικής μάθησης (Naive Bayes, Logistic Regression, KNN, SVM, Decision Tree, Random Forest και XGBoost), χρησιμοποιώντας τρία διαφορετικά μοντέλα επεξεργασίας κειμένου (Fast Text, TFIDF και W2V) και οι μέθοδοι για την επαλήθευση που χρησιμοποιήθηκαν ήταν η StratifiedKFold (SKF) και η Leave One Subject Out για την ανάλυση ανά άτομο και η Leave One Group Out για την ανάλυση ανά ερώτηση. Κάθε μοντέλο αξιολογήθηκε χρησιμοποιώντας μετρικές όπως η ακρίβεια (accuracy), η ισορροπημένη ακρίβεια (balanced accuracy), η ακρίβεια (precision), η ανάκληση (recall) και η βαθμολογία F1 (F1 Score), τόσο σε σύνολα δεδομένων εκπαίδευση (training sets) όσο και σε δοκιμές (testing sets). Τα αποτελέσματα των πειραμάτων έδειξαν ότι οι αποδόσεις των αλγορίθμων ήταν υψηλότερες όταν γινόταν χρήση της μεθόδου SKF σε σχέση με την μέθοδο Leave One Subject Out και Leave One Group Out, και επίσης οι αποδόσεις ήταν υψηλότερες στα πειράματα όπου η κατηγοριοποίηση γινόταν σε 2 κατηγορίες. Τέλος, οι αλγόριθμοι που φαίνεται να αποδίδουν καλύτερα είναι οι Naive Bayes και Random Forest, στο πείραμα όπου η κατηγοριοποίηση γίνεται σε 2 κλάσεις, ανά άτομο, χρησιμοποιώντας την μέθοδο επικύρωσης SKF, τη μέθοδο W2V έπειτα από εφαρμογή GridSearch.
description: The aim of this master thesis is the use of various Machine Learning (ML) techniques in an attempt to detect the cognitive decline stage through text analysis. In more detail, textual data were used from transcripts of audio files, acquired from interviews of healthy people and people with cognitive deficits, while the data were categorized into 2 and 4 classes, based on the cognitive decline stage of the patients, as well as per person and per question. The performance of 7 machine learning algorithms (Naive Bayes, Logistic Regression, KNN, SVM, Decision Tree, Random Forest and XGBoost) were evaluated, using three different text processing models (Fast Text, TFIDF and W2V), whilst the methods for evaluating the results were StratifiedKFold (SKF) and Leave One Subject Out for the per-person analysis and Leave One Group Out for the per-question analysis. Each model was evaluated using metrics such as accuracy, balanced accuracy, precision, recall, and F1 Score, both on training sets as well as in testing sets. The results of the experiments showed that the performance of the algorithms was higher when using the SKF method than the Leave One Subject Out and Leave One Group Out methods, and the performance were higher in the experiments where the categorization was done in 2 classes. Finally, the algorithm that seems to perform best are Naive Bayes and random Forest, in the experiment where the categorization is done in 2 classes, per person, using the SKF validation method, the W2V method after applying GridSearch.
description: Συνεργαζόμενα Τμήματα: 1. Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών,
description: 2. Ιατρικής, 3. Μουσικών Σπουδών, 4. Δημοσιογραφίας και Μέσων Μαζικής Επικοινωνίας του Αριστοτελείου Πανεπιστημίου Θεσσαλονίκης (ΑΠΘ) και το 5. Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής του Πανεπιστημίου Μακεδονίας Οικονομικών και Κοινωνικών Επιστημών (ΠΑΜΑΚ)