Semantic mapping in Alzheimer's disease: Measuring semantic distance using Natural Language Processing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Semantic knowledge deficits are a common characteristic in people with dementia, yet how the brain maps words and meaning remains unclear. Semantic distance is a measure used to quantify the distance between two concepts in semantic space2. Through the use of verbal fluency data, we examined the semantic distance of animal names to gain insight into semantic mapping patterns. Our objective was to determine whether semantic distance can serve as a linguistic marker to identify differences in semantic representations between individuals with Alzheimer's disease (AD) and healthy controls. METHOD: Using verbal fluency data from DementiaBank1, Natural Language Processing (NLP) techniques were applied to generate the semantic distance for individual responses for all participants. We then compared the average semantic distance across groups using two models. Model 1: the AD group (N = 76) and the healthy control group (N = 76) were matched on age. Model 2: the AD group (N = 51) and healthy control group (N = 51) were matched for age, sex, and education. Analysis was completed using Python. RESULT: Results in Model 1 showed that the AD group had a significantly shorter semantic distance than the healthy control group, with a medium effect size. Findings in Model 2, which involved a more strict participant matching process, showed similar results to Model 1, with a small effect size. CONCLUSION: Semantic distance, as measured using NLP techniques, has the potential to distinguish individuals with Alzheimer's disease from those without. A shorter semantic distance, which was observed in the AD group, may reflect an inefficient and disrupted semantic network. An impaired semantic system may restrict access to semantic representations that are more distant from the core concept. Enhancing understanding of semantic systems in AD may lead to a more nuanced linguistic profile that can be used to monitor disease progress. This study contributes to the growing evidence for the role of computational tools in analyzing language-based assessments to advance understanding of semantic deficits in dementia. References 1. DementiaBank. https://dementia.talkbank.org/ 2. Reilly, J., et al. (2024). https://doi.org/10.3758/s13423-024-02556-7.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».