太阳花:一种R包,用于处理多重响应尝试,并在失语症和相关疾病中进行错误分析
Ismael Gutiérrez-Cordero1,2,3, Javier García-Orza1,2,4
1Numerical Cognition Lab, Universidad de Málaga, Málaga, Spain.
Frontiers in psychology
|March 3, 2025
概括
太阳花R包自动化了西班牙语的语音和拼写错误分析,提高了准确性和效率. 这种工具有助于临床医生和研究人员评估语言生产质量和识别损伤影响.
科学领域:
- 语言学的语言学.
- 计算语言学 计算语言学
- 心理语言学 心理语言学
背景情况:
- 语音/拼写错误的手动分类是耗时且容易出现错误的.
- 准确分析语言生产质量对于诊断和治疗至关重要.
- 现有的方法对于大数据集缺乏效率和自动化.
研究的目的:
- 介绍向日,一个R包,用于增强分析西班牙语制作质量.
- 提供用于管理响应数据和使用各种相似度指标对错误进行分类的工具.
- 促进语音和拼写错误的自动化和高效分析.
主要方法:
- 开发了一个名为sunflower的R包.
- 实现了用于管理单次和多次尝试响应的功能.
- 集成的算法用于词汇,形式和语义相似性分析 (例如,word2vec).
- 包括在单词中的位置准确性分析.
主要成果:
- 太阳花提供语音/拼写错误的自动分类.
- 该套件可以通过多次尝试来评估生产质量改进.
- 它有助于识别受障碍影响的语言生产的特定方面.
- 区分诸如语音失调和传导失调之类的疾病的潜力.
结论:
- 太阳花是第一个开源的R包,用于西班牙语生产错误分析.
- 它显著提高了分类语音和拼写错误的效率和准确性.
- 该套件在临床评估,治疗评估和研究中具有广泛的应用.
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