Resumo:
Nos últimos anos, o Comprometimento Cognitivo Leve (CCL) tem recebido bastante atenção, uma vez que pode representar um estado pré-clínico da Doença de Alzheimer (DA). Na distinção entre idosos saudáveis (CTL) e pacientes com CCL, ferramentas de análise automática do discurso têm sido aplicadas a transcrições de narrativas em inglês e em português brasileiro. No entanto, a ausência da segmentação dos limites da sentença em transcrições impede a aplicação direta de métodos que empregam essas pontuações para o uso correto de ferramentas, como taggers e parsers. Segundo nosso conhecimento, há poucos estudos avaliando a segmentação automática de sentenças em transcrições de testes neuropsicológicos. O propósito deste estudo é investigar o impacto do método DeepBond para segmentação automática de sentenças em nove métricas de complexidade sintática extraídas de transcrições de CTL e de pacientes com CCL.
Palavras-chave:
Diagnóstico clínico; Comprometimento cognitivo leve; Segmentação automática de sentença; Métricas de complexidade sintática; Ferramentas de análise do discurso
