Coh-Metrix-Dementia: análise automática de distúrbios de linguagem nas demências utilizando Processamento de Línguas Naturais

Abstract

Agradeço à minha orientadora, Prof. a Dr. a Sandra Aluísio, pela dedicação intensa e incessante ao meu trabalho, mesmo diante das etapas mais complexas do meu trajeto no mestrado. Agradeço também à minha co-orientadora, Prof. a Dr. a Letícia Mansur, por seu apoio inestimável durante a realização deste trabalho. Agradeço aos meus amigos do Núcleo Interinstitucional de Linguística Computacional (NILC-USP)-cujos nomes não listo aqui para não correr o risco de esquecer alguém-, pela companhia e amizade excelentes, que tornaram minha passagem pelo laboratório inesquecível. Agradeço especialmente ao Leandro, que sempre garantiu que o bom humor estivesse presente na minha rotina, e ao Gustavo e à Marina, que me apoiaram e me levantaram mais do que eu jamais poderia retribuir. Agradeço aos meus amigos "virtuais" (longes do corpo, mas não do coração) que conheci durante meu mestrado (Ana, Artur, Pablo, Wallker, e diversos outros), que surgiram na minha vida sem que eu nem me desse conta, se fizeram parte dela, e ajudaram a aliviar minha solidão quando não havia ninguém por perto. Agradeço aos amigos que conheci no Canadá (Aldea, Jed, MaryAnn, Muyu, e outros), por terem feito da minha visita uma das melhores experiências que já vivi. Agradeço à minha família, que sempre esteve ao meu lado durante o mestrado, mesmo em momentos dos mais turbulentos. Agradeço (com não menos importância) aos meus amigos de longa data (André, Carlos, Isabela, Jonas, Larissa, Marcelo, Ricardo, e tantos outros), por tornarem minha vida muito mais interessante e feliz. Agradeço à CAPES e à FAPESP (processo 2013/16182-0) pelo apoio financeiro durante a execução deste projeto de mestrado.

Verificação da Adequação do Conteúdo Textual dos Serviços Web Públicos Brasileiros para Usuários com Baixo Letramento

“…O uso de partículas "e", "ou" e "se", além dos operadores de negação, também demandam elevado trabalho de memória do leitor [15]. Neste contexto, o serviço com maior média no uso de operadores por palavra é "Extrato de vínculos e contribuições à Previdência" (16,75), seguido do "Comunicação de Acidente de Trabalho -CAT" (17,16) e "Empréstimo Consignado" (19,50 As palavras de conteúdo são aquelas mais utilizadas dentro de um texto [10]. Podem ser substantivos, adjetivos, advérbios ou verbos [10] e quanto maior o valor dessa métrica, mais inteligível é o texto [21].…”

“…Neste contexto, o serviço com maior média no uso de operadores por palavra é "Extrato de vínculos e contribuições à Previdência" (16,75), seguido do "Comunicação de Acidente de Trabalho -CAT" (17,16) e "Empréstimo Consignado" (19,50 As palavras de conteúdo são aquelas mais utilizadas dentro de um texto [10]. Podem ser substantivos, adjetivos, advérbios ou verbos [10] e quanto maior o valor dessa métrica, mais inteligível é o texto [21]. O valor da métrica "frequência das palavras de conteúdo" é obtido de uma lista de frequência residente em um banco de palavras em português [10].…”

“…Podem ser substantivos, adjetivos, advérbios ou verbos [10] e quanto maior o valor dessa métrica, mais inteligível é o texto [21]. O valor da métrica "frequência das palavras de conteúdo" é obtido de uma lista de frequência residente em um banco de palavras em português [10]. Os serviços que apresentaram a maior frequência no uso das palavras de conteúdo foram: Demonstrativo de Imposto de Renda (3493553,84), Extrato de Pagamento de Benefício (1160943,15) e Débito Automático de GPS em Conta Corrente (1032991,48).…”

“…Esse trabalho, desenvolvido em 2015 [10], teve como objetivo disponibilizar um ambiente unificado computacional de forma a possibilitar a análise e reconhecimento automatizado de comprometimentos cognitivos, como as demências. Como resultado foi o desenvolvimento do Coh-Metrix-Dementia, que conta com as mesmas métricas do Coh-Metrix-Port, sendo que soma mais 25 métricas capazes de classificar as narrativas de pessoas normais, pessoas com doença de Alzheimer e comprometimento cognitivo leve.…”

Representação de narrativas e extração de suas unidades de informação para automatização de testes neuropsicológicos

“…Publicações recentes têm mostrado que a produção de discurso é uma tarefa sensível para detectar efeitos do envelhecimento e diferenciar indivíduos com CCL e dementes HOLLINGSHEAD, 2007;PRUD'HOMMEAUX;ROARK, 2012;CUNHA, 2015;CUNHA;SCARTON, 2016;SANTOS et al, 2017). Nessa direção, o teste de reconto de narrativas tem sido um dos mais utilizados na avaliação linguístico-cognitiva.…”