Factorized Inverse Decision Model

新的分解逆决策模型分析语言化认知任务

研究人员开发了一种分解逆决策模型（FIDM），通过将任务执行可能性分解为行动和努力因素来分析语言化认知任务。该模型使用语言模型从原始口述记录中生成结构化的任务执行轨迹，从而实现分解推理。当应用于400名老年人执行认知筛查购物对话任务的数据时，FIDM证明了即使在聚合行为摘要匹配的情况下，也能选择性地估计预期因素并保留区分度。通过提供与现有临床评分和轨迹摘要互补的信息，该模型在认知状态分类方面也取得了进展。