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人工智能分析语音和语言以检测老年人的孤独感
研究人员开发了一个多模态框架，通过分析语音和语言模式来检测老年人的孤独感。该研究涉及 310 名老年人，结合了心理语言学词典和主题模型等语言特征以及音高和语调等声学特征。研究结果表明，孤独感越强与否定词和冲突相关语言的使用增加相关，而孤独感越低则与更多的社交引用和语音中的情感丰富度相关。与仅文本或仅音频的方法相比，多模态模型表现出更优越的性能，表明其作为心理评估补充工具的潜力。
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新方法改进了具有潜在狄利克雷协变量的回归推断
研究人员开发了一种新的基于矩的回归分析推断方法，该方法利用潜在狄利克雷协变量。该方法解决了使用主题模型输出来作为回归输入时出现的推断挑战，特别是主题估计中的不确定性传播。该方法通过直接识别回归系数来纠正这些问题，而无需估计文档级主题份额，并且还通过算子交换性识别狄利克雷分布的未知总浓度参数。