精神活性药物效应的自然语言处理量化标记:预先注册的系统审查
Sachin Ahuja1, Farida Zaher2,3, Lena Palaniyappan2,3,4
1Schulich School of Medicine and Dentistry, University of Western Ontario, London, ON, Canada.
自然语言处理 (NLP) 分析语言,以客观地测量精神活性药物的作用. 计算语言学揭示了兴奋剂和迷幻药物等药物如何改变语音和文本的模式,进步了行为药理学.
科学领域:
- 行为药理学行为药理学
- 计算语言学计算语言学
- 心理药理学 心理药理学
背景情况:
- 娱乐性精神活性物质使用具有主观影响,除了自我报告之外,客观评估有限.
- 自然语言处理 (NLP) 提供对表达语言 (语音,文本) 的客观分析,以深入了解心理状态.
- 计算语言学是分析物质使用影响的一个新兴领域.
研究的目的:
- 系统地审查NLP和计算语言学的应用,以了解精神活性药物的短期影响.
- 识别与各种物质相关的语言生产中的新兴模式.
- 评估目前的研究状况,并确定未来的方向.
主要方法:
- 对应用NLP和计算语言学到精神活性物质使用的文献进行系统审查.
- 针对研究短期药物效应的研究进行了集中分析.
- 根据物质类型对发现进行分类 (兴奋剂,MDMA,大麻,胺,迷幻药).
主要成果:
- 所有研究的物质 (兴奋剂,MDMA,大麻,迷幻药) 显然会影响语言的产生.
- 新出现的模式包括兴奋剂的多言多语,LSD的词汇减少,MDMA的情感词汇关联增加,psilocybin的积极情绪增加以及大麻的声学改变.
- 胺类药物和其他药物在NLP中没有得到充分的研究.
- 一项研究验证了NLP/ML用于MDMA中毒检测.
结论:
- 计算语言学在推进对精神活性物质影响的客观研究方面表现有前途.
- 为了可复制性和可比性,需要协调的语音任务,标准化的数据分析方法和共享的体.
- 以一致的方法进行进一步的研究对于充分利用NLP在行为药理学中至关重要.
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