Unveil Multi-Picture Descriptions for Multilingual Mild Cognitive Impairment Detection via Contrastive Learning
Created by
Haebom
作者
Kristin Qi, Jiali Cheng, Youxiang Zhu, Hadi Amiri, Xiaohui Liang
概要
この論文は、多言語および多重画像環境での図の説明を通じて硬度認知障害（MCI）を検出することの難しさを解決するための新しいフレームワークを提案します。既存の研究が主に英語ユーザーの単一イメージの説明に焦点を当てたのとは異なり、この論文は、多言語ユーザーとマルチイメージを考慮して、指導型対照学習による差別的な表現学習の強化、イメージモダリティ統合、専門家積（PoE）戦略による偽相関関係と過適合緩和という3つのコンポーネントを提示します。提案されたフレームワークは、既存のテキスト単一モーダル基準と比較して、Unweighted Average Recall（UAR）を7.1％（68.1％から75.2％に）、F1スコアを2.9％（80.6％から83.5％に）向上させる結果を示しています。
