master's thesis
Mila Marinković (Avtor), Jure Žabkar (Mentor), Polona Rus Prelog (Komentor)

Povzetek

Schizophrenia is a complex mental disorder characterized by significant cognitive and linguistic impairments, particularly in verbal fluency. This thesis addresses the challenge of distinguishing between individuals with schizophrenia and healthy controls by directly testing and examining their verbal fluency performance. To achieve this, we administered established verbal fluency tests to participants, applying these tests in the Slovenian language—a novel approach, as no such analysis had previously been conducted in this language. Our goal was to uncover patterns that could effectively differentiate these two groups within the Slovenian-speaking population. We combined traditional statistical methods, semantic similarity measures, temporal dynamics, and machine learning techniques to analyze word frequency, error patterns, and the organization of verbal output. A key contribution of this research is the successful classification of individuals into schizophrenia and healthy control groups using the Naive Bayes classifier based on verbal fluency features. The study also highlights significant verbal fluency differences between the groups, including higher error rates in individuals with schizophrenia, underscoring the potential of advanced analytical techniques to enhance diagnostic accuracy.

Ključne besede

verbal fluency;schizophrenia;Slovenian language;machine learning;computer science;master's thesis;

Podatki

Jezik: Angleški jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.09 - Magistrsko delo
Organizacija: UL FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Založnik: [M. Marinković]
UDK: 004.85:616.895.8(043.2)
COBISS: 210216707 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 91
Št. prenosov: 34
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Slovenski jezik
Sekundarni naslov: Analiza tekočnosti govora pri bolnikih s shizofrenijo
Sekundarni povzetek: Shizofrenija je kompleksna duševna motnja, za katero so značilne izrazite kognitivne in jezikovne motnje, zlasti v tekočnosti govora. Ta magistrska naloga obravnava izziv razlikovanja med posamezniki s shizofrenijo in zdravimi kontrolnimi osebami z neposrednim testiranjem in preučevanjem njihove tekočnosti govora. Da bi to dosegli, smo udeležencem izvedli uveljavljene teste tekočnosti govora, pri čemer smo te teste uporabili v slovenskem jeziku—kar je nov pristop, saj takšna analiza v tem jeziku doslej še ni bila izvedena. Naš cilj je bil odkriti vzorce, ki bi lahko učinkovito razlikovali med tema dvema skupinama v slovensko govoreči populaciji. Združili smo tradicionalne statistične metode, meritve semantične podobnosti, analizo časovne dinamike in tehnike strojnega učenja za analizo pogostosti besed, vzorcev napak in organizacije verbalnega izražanja. Ključni prispevek te raziskave je uspešna klasifikacija posameznikov v skupine shizofrenije in zdravih kontrolnih oseb s pomočjo Naivnega Bayesovega klasifikatorja na podlagi značilnosti tekočnosti govora. Študija prav tako izpostavlja pomembne razlike v tekočnosti govora med skupinama, vključno z višjimi stopnjami napak pri posameznikih s shizofrenijo, kar poudarja potencial naprednih analitičnih tehnik za izboljšanje diagnostične natančnosti.
Sekundarne ključne besede: tekočnost govora;jezikovne motnje;bolniki s shizofrenijo;slovenščina;testiranja;meritve;statistične metode;magisteriji;Strojno učenje;Shizofrenija;Računalništvo;Univerzitetna in visokošolska dela;
Vrsta dela (COBISS): Magistrsko delo/naloga
Študijski program: 1000471
Konec prepovedi (OpenAIRE): 1970-01-01
Komentar na gradivo: Univ. v Ljubljani, Fak. za računalništvo in informatiko
Strani: 1 spletni vir (1 datoteka PDF (IV, 102 str.))
ID: 25078342