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摘要 - 认知能力下降的早期迹象通常在会话言语中是不可或缺的，并且识别这些迹象对于处理神经退行性疾病的晚期和更严重的阶段至关重要。临床检测是昂贵且耗时的，尽管在自动检测基于语音的提示方面取得了最新进展，但这些系统在相对较小的数据库上进行了培训，缺乏详细的元数据和人口统计信息。本文介绍了CognoSceak及其相关的数据收集工作。CognoSpeak询问内存的长期和短期问题，并管理标准认知任务，例如口头和语义流利度以及使用移动或Web平台上虚拟代理的图片描述。此外，它还收集了多模式数据，例如音频和视频，以及来自初级和二级护理，记忆诊所以及人们之类的远程设置的丰富元数据。在这里，我们提供了126个主题的结果，他们的音频是手动转录的。已经对不同类型的提示进行了调查和评估，几个经典分类器以及大型基于语言模型的分类器。我们表现出高度的性能；特别是，我们使用Distilbert模型获得了0.873的F 1次，以区分患有认知障碍的人（痴呆症和轻度认知障碍者（MCI）），使用健康志愿者使用记忆响应，流利的任务和Cookie Teaft Teaft图片描述。CognoSpeak是一种自动，远程，低成本，可重复，无创和压力较小的替代品，可替代现有的临床认知评估。索引术语 - dentia，MCI，计算副语言学，认知能力下降，病理言语
对早期认知能力下降的自动远程评估...
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