Вестник НГУ

Название: Методы машинного обучения для анализа морфологических и лексических особенностей речи мальчиков с расстройствами аутистического спектра и синдромом Дауна

Автор: Олеся Владимировна Махныткина ¹, Ольга Владимировна Фролова ², Елена Евгеньевна Ляксо ³

Организация:
¹Университет ИТМО, Санкт-Петербург, Россия
^{2, 3} Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Россия

Рубрика: Языкознание

Для цитирования:
Махныткина О. В., Фролова О. В., Ляксо Е. Е. Методы машинного обучения для анализа морфологических и лексических особенностей речи мальчиков с расстройствами аутистического спектра и синдромом Дауна // Вестник НГУ. Серия: История, филология. 2024. Т. 23, № 2: Филология. С. 39–55. DOI 10.25205/1818-7919-2024-23-2-39-55
Makhnytkina O. V., Frolova O. V., Lyakso E. E. Machine Learning Methods for Analyzing Morphological and Lexical Characteristics of Speech of Boys with Autism Spectrum Disorders and Down Syndrome. Vestnik NSU. Series: History and Philology, 2024, vol. 23, no. 2: Philology, pp. 39–55. (in Russ.) DOI 10.25205/1818-7919-2024-23-2-39-55

DOI: 10.25205/1818-7919-2024-23-2-39-55

УДК: 81.1

Аннотация: Предлагается подход к выявлению различий в речи мальчиков с типичным развитием (ТР), расстройствами аутистического спектра (РАС) и синдромом Дауна (СД) на основе сравнения морфологических и лексических характеристик их речи. В рамках исследования были интервьюированы 69 детей. Для каждой реплики ребенка выделено по 45 лингвистических признаков. На основании критерия Манна – Уитни выявлены различия между детьми с ТР и РАС, детьми с ТР и СД по 31 лингвистическому признаку, между детьми с РАС и СД по 15 признакам. Эти признаки были использованы для построения классификационных моделей методами машинного обучения. Выявленные признаки показали хорошую разделяющую способность, была достигнута точность классификации диалогов равная 88 %.

Ключевые слова: детская речь, лингвистические признаки, машинное обучение, расстройства аутистического спектра, синдром Дауна

Благодарности: Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект RSF-DST № 22-45-02007)

Список литературы

Городный В. А., Ляксо Е. Е. Характеристика речи детей 6–7 лет с расстройствами аутистического спектра и синдромом Дауна // Теоретическая и прикладная лингвистика. 2018. Т. 4, № 2. С. 22–37.

Елисеева М. Б. Становление индивидуальной языковой системы ребенка. Ранние этапы. М.: ЯСК, 2015. 344 с.

Лебединский В. В. Нарушения психического развития в детском возрасте. М.: Академия, 2003. 140 с.

Ляксо Е. Е., Фролова О. В., Гречаный С. В., Матвеев Ю. Н., Верхоляк О. В., Карпов А. А. Голосовой портрет ребенка с типичным и атипичным развитием: Монография. СПб.: Изд.-полигр. ассоциация высших учебных заведений, 2020. 204 с.

Ляксо Е. Е., Фролова О. В. Анализ текстов речи «взрослый – ребенок», «взрослый – взрослый» при нормальном и атипичном развитии информантов // Теоретическая и прикладная лингвистика. 2017. Т. 2. С. 20–47.

Николаев А. С., Фролова О. В., Городный В. А., Ляксо Е. Е. Характеристика ответных реплик детей 5–11 лет с расстройствами аутистического спектра в диалогах со взрослыми // Вопросы психолингвистики. 2019. Т. 4, № 42. С. 92–105.

Adamu A. S., Abdullahi S. E., Aminu R. K. A Survey on Software Applications use in Therapy for Autistic Children // 15^th International Conference on Electronics, Computer and Computation (ICECCO). 2019. P. 1–4. DOI 10.1109/ICECCO48375.2019.9043237

Cho S., Liberman M., Ryant N., Cola M., Schultz R. T., Julia Parish-Morris J. Automatic detection of Autism Spectrum Disorder in children using acoustic and text features from brief natural conversations // Proc. Interspeech 2019: 20^th Annual Conference of the International Speech Communication Association. 2019. P. 2513–2517. DOI 10.21437/Interspeech.2019-1452

Cleland J., Wood S., Hardcastle W., Wishart J., Timmins C. Relationship between speech, oromotor, language and cognitive abilities in children with Down’s syndrome // International Journal of Language and Communication Disorders. 2010. Vol. 45 (1). P. 83–95.

Fusaroli R., Lambrechts A., Bang D., Bowler D. M., Gaigg S. B. Is Voice a Marker for Autism Spectrum Disorder? // A Systematic Review and Meta-Analysis. Autism Research. 2017. Vol. 10. P. 384–407.

Grossman R. B., Edelson L. R., Tager-Flusberg H. Emotional facial and vocal expressions during story retelling by children and adolescents with high-functioning autism // Journal of Speech, Language, and Hearing Research. 2013. Vol. 56 (3). Р. 1035–1044.

Hessling A., Brimo D. M. Spoken fictional narrative and literacy skills of children with Down syndrome // Journal of Communication Disorders. 2019. Vol. 79. P. 76–89. DOI 10.1016/ j.jcomdis.2019.03.005

Kanner L. Autistic disturbances of affective contact // Nervous Child. 1943. Vol. 2. P. 217–250.

Kumin L. Early communication skills for children with Down syndrome: A guide for parents and professionals. Bethesda, MD: Woodbine House, 2003. 391 p.

Lyakso E., Frolova O. Speech features of typically developing children and children with autism spectrum disorders. In: Abstract book. BIT’s 7^th Annual World Congress of Neurotalk – 2016. Innovation of Neuroscience. 2016.

Lyakso E., Frolova O., Karpov A. A New Method for Collection and Annotation of Speech Data of Atypically Developing Children // International Conference on Sensor Networks and Signal Processing (SNSP). 2018. P. 175–180. DOI 10.1109/SNSP.2018.00040

Makhnytkina O. V., Grigorev A., Nikolaev A. Analysis of dialogues of typically developing children, children with Down syndrome and ASD using machine learning methods // Lecture Notes in Computer Science. 2021. P. 397–406. DOI 10.1007/978-3-030-87802-3_36.

Matveev Y., Matveev A., Frolova O., Lyakso E. Automatic Recognition of the Psychoneurological State of Children: Autism Spectrum Disorders, Down Syndrome, Typical Development // Speech and Computer. SPECOM 2021. Lecture Notes in Computer Science. 2021. Vol. 12997. P. 417–425. DOI 10.1007/978-3-030-87802-3_38

Mazzaggio G., Shield A. The Production of Pronouns and Verb Inflections by Italian Children with ASD: A New Dataset in a Null Subject Language // Journal of Autism and Developmental Disorders. 2020. Vol. 50. P. 1425–1433. DOI 10.1007/s10803-019-04349-7

Nicholas J. S., Charles J. M., Carpenter L. A., King L. B., Jenner W., Spratt E. G. Prevalence and characteristics of children with autism-spectrum disorders // Annals of Epidemiology. 2008. Vol. 18 (2). P. 130–136.

Penke M. Verbal Agreement Inflection in German Children With Down Syndrome // Journal of Speech, Language, and Hearing Research. 2018. Vol. 61 (9). P. 2217–2234. DOI 10.1044/ 2018_JSLHR-L-17-0241

Penke M. Regular and irregular inflection in Down syndrome – New evidence from German // Cortex. 2019. Vol. 116. P. 192–208. DOI 10.1016/j.cortex.2018.08.010

Pokorny F. B., Schuller B., Marschik P. B., Brueckner R., Nyström P., Cummins N., Bölte S., Einspieler C., Falck-Ytter T. Earlier Identification of Children with Autism Spectrum Disorder: An Automatic Vocalisation-Based Approach // Interspeech. 2017. P. 309–313. DOI 10.21437/Interspeech.2017-1007

Schopler E., Reichler R. J., DeVellis R. F., Daly K. Toward objective classification of childhood autism: Childhood Autism Rating Scale (CARS) // Journal of Autism and Developmental Disorders. 1980. March. No. 10 (1). P. 91–103. DOI 10.1007/BF02408436

Tek S., Mesite L., Fein D., Naigles L. Longitudinal analyses of expressive language development reveal two distinct language profiles among young children with autism spectrum disorders // Journal of Autism and Developmental Disorders. 2014. Vol. 44 (1). P. 75–89.

Terzi A., Marinis T., Zafeiri A., Francis K. Subject and Object Pronouns in High-Functioning Children with ASD of a Null-Subject Language // Frontiers in Psychology. 2019. Vol. 10, no. 1301. P. 1–8. DOI 10.3389/fpsyg.2019.01301

Wing L. The definition and prevalence of autism: a Review // European Child and Adolescent Psychiatry. 1993. Vol. 2 (1). P. 61–74.