بررسی ظرفیت های مدل های زبانی بزرگ در تحلیل گفتار بالینی: از فهم متن تا استنباط نشانه های پنهان گفتاری

گفتار بیماران یکی از غنی ترین منابع داده ای در حوزه ی سلامت روان است، اما محدودیت های عملی و اخلاقی در گردآوری داده های صوتی و تصویری موجب شده است که تحلیل مبتنی بر متن گفتار اهمیت ویژه ای پیدا کند. مدل های زبانی بزرگ به عنوان نسل جدید سامانه های پردازش زبان طبیعی، توانسته اند ظرفیت های بی سابقه ای برای فهم لایه های معنایی، روایی و شناختی گفتار انسانی فراهم کنند و بخش هایی از نشانه های نوای گفتار را نیز به صورت غیرمستقیم از متن استنباط نمایند. این مقاله با مرور مبانی نظری، روش ها و کاربردهای بالینی مدل های زبانی، نشان می دهد که این مدل ها می توانند در پشتیبانی از تشخیص، پایش روند درمان، تحلیل تعامل درمانی و ارزیابی خطر نقش مهمی ایفا کنند. با این حال، چالش هایی همچون سوگیری الگوریتمی، محدودیت های تعمیم پذیری در بافت های فرهنگی مختلف، ناپایداری نسبت به تغییرات زبانی و الزامات اخلاقی و امنیتی، ضرورت ارزیابی دقیق و استفاده ی مسئولانه از این ابزارها را برجسته می کند. جمع بندی مقاله تاکید می کند که تحلیل گفتار بیماران با بهره گیری از مدل های زبانی بزرگ، در صورت توسعه و ارزیابی صحیح، می تواند به یکی از ابزارهای موثر و آینده ساز در ارتقای کیفیت مراقبت های سلامت روان تبدیل شود؛ ابزاری که تکامل آن مستلزم همکاری میان رشته ای گسترده در حوزه های هوش مصنوعی، زبان شناسی و علوم بالینی است.

کلیدواژه ها:

مدل های زبانی بزرگ ، تحلیل گفتار بیمار ، نشانه های زبانی غیرمستقیم ، سلامت روان ، پردازش زبان طبیعی