摘要 — 语言病理学家需要准确评估失语症 (PWA) 患者的严重程度，以设计和提供最佳治疗方案。目前，严重程度由经验丰富且训练有素的临床医生手动评估，而这越来越少，需要花费大量时间资源。通过分析三种话语引出方法的记录，本研究结合自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 来预测 PWA 的严重程度，包括分数和严重程度级别。通过从 PWA 任务中设计语言特征，非结构化 k 均值聚类呈现不同的失语症类型，显示所选特征的有效性。我们开发了回归模型来预测严重程度分数以及按级别（轻度、中度、重度和非常严重）对严重程度进行分类，以帮助临床医生轻松计划和监控治疗过程。我们最好的 ML 回归模型使用深度神经网络，平均绝对误差 (MAE) 为 0.0671，均方根误差 (RMSE) 为 0.0922。我们的最佳分类模型使用随机森林，总体准确率为 73%，轻度准确率最高为 87.5%。我们的结果表明，使用 NLP 和 ML 是一种准确且经济有效的方法来评估 PWA 的严重程度，从而帮助临床医生确定康复程序。