認知症の言語症状は患者の予後やQOLを規定するが,その発症メカニズムは未解明である.近年の言語モデルを用いた研究は,主に言語表出の分類に重点を置き,病因を直接的に検討するものは少ない.そこで本研究は言語モデルを生成モデルとして捉え,単語の出現確率を変化させるパラメータを操作することで,認知症特有の単語選択や言語構造の再現を試みた.結果として,係り受け距離や一部の品詞の頻度においては再現ができた一方,意味情報量の点においては認知症患者の言語表出とは逆の傾向が得られた.本研究は言語モデルを用いて認知症患者の言語表出そのものを再現することで,認知症の言語症状の発症メカニズムの解明につながると期待される.

認知症は記憶障害をはじめとする多様な症状を引き起こすが,中でも言語症状は日常のコミュニケーションを阻害し,患者自身の生活の質(QOL)を低下させるだけでなくその介助者にも大きな負担となる[1,2].また言語症状は認知症の初期段階から存在し,予後予測因子として着目されている[3].認知症の言語症状を特徴づけ,その発症メカニズムを解明することは,認知症患者およびその介助者のQOLの向上につながるとともに,認知症自体の発症メカニズムの理解にも貢献すると考えられる.これまでの研究から認知症患者の言語表出は様々な側面において健常者の言語表出と異なることが示されてきた[4,5,6].例えば,品詞の使用頻度の変化[7],統語構造の単純化[8],意味情報量の減少[9]などが報告されてきた.しかし,これらの違いが生じるメると反復が多くなるなど言語特徴量に変化が生じる(緑背景内太字).カニズムは未解明である.また近年では言語モデルの内部表現を用いた認知症の予測モデルが盛んに開発されている.2020/2021年には,ADReSS/ADReSSoChallengeが行われ,複数のモデルが90%以上の精度で認知症患者の言語表出を弁別した[10].一方で,これらのモデルが言語出力のどのような特徴を元に分類しているのかは解釈が困難であり,発症メカニズムの理解とは隔たりがある.そこで,本研究では言語モデルを分類モデルではなく生成モデルとして捉え,認知症の言語症状を言語モデルで再現することで,症状の記述だけでなくその背景にあるメカニズムの解明を目指す.具体的.には,言語モデルによる文の生成(サンプリング)に用いられるtemperature,top-p,top-kを変更し,生成されたテキストの言語特徴量を計算することで,認知症患者の言語表出と同じ傾向を示すかどうか検証する.上述のパラメータは,認知症患者の言語表出には高頻度語[11,12]や反復[13,6]が多いという観察事実と,文のサンプリング方法を変えることで出力されるテキストの尤度や反復の数が変化するという自然言語処理における結果[14,15]の類似性を鑑みて,選択されたものである.また,これらのパラメータを小さくすると出力されうる単語の候補が限定されることから,認知症における語彙量やワーキングメモリの減少の影響を模擬した状態であるとも解釈できる.計算モデルを用いた疾患の再現はこれまで統合失調症の形式的思考障害[16,17]や,近年では認知症の言語症状に対しても行われてきた[18].ただし,Liら[18]が疾患再現モデルの評価として認知症の分類精度を用いているのに対し,本研究は言語特徴量そのものを比較する.言語特徴量を用いることで実験結果との直接的な比較が可能になり,より質の高い再現性を目指すことができると期待される.本研究は認知症の多様な言語症状が,モデルのパラメータ操作に伴う単語の出現確率の変更によって,どの程度説明できるかを検証し,これらの症状の発症メカニズムについての仮説を提供する.