مروری کوتاه بر تشخیص خودکار زبان پریشی به کمک هوش مصنوعی

کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص زبان پریشی پیشرفت بسیاری کرده است. این مطالعه، با مرور یافته های ادبیات پژوهشی، به کارایی روش های تشخیص خودکار زبان پریشی با کمک هوش مصنوعی، و ابعاد فناوری زیربنای این نوآوری ها می پردازد. فناوری های هوش مصنوعی در توسعه ابزارهای تشخیصی موثر بوده اند. هوش مصنوعی می تواند نقایص زبانی را در افراد مبتلا به زبان پریشی با استفاده از تکنیک های تشخیص گفتار و NLP شناسایی کند. این ابزارها می توانند آسیب های زبانی ظریفی را که ممکن است در ارزیابی های سنتی شناسایی نشوند، تشخیص دهند. استفاده از شبکه های عصبی پیچشی یک رویکرد در تشخیص خودکار با یادگیری ماشینی است. این شبکه های عصبی می توانند انواع مختلف زبان پریشی را با تجزیه و تحلیل داده های تصویربرداری مغز طبقه بندی کنند. این رویکرد دقت تشخیص را افزایش و زمان تشخیص را کاهش داده و مداخله اولیه را تسهیل می کند. سیستم های تشخیصی هوشمند می توانند در وظایف تشخیصی خاص از متخصصان انسانی بهتر عمل کنند و خطای انسانی را کاهش دهند. طراحی الگوریتم های تشخیص با معیارهای عملکرد زبانی تدوین شده بر پایه مقیاس ها و ابزارهای تشخیصی، تحلیل و شناسایی الگوها در گفتار، و شناسایی الگوهای آسیب در تصاویر اسکن مغزی، سه رویکرد پی ریزی سیستم های تشخیص زبان پریشی مبتنی بر هوش مصنوعی هستند. ادغام منابع مختلف داده ها، برای ارائه ارزیابی جامع از زبان پریشی مورد تاکید است. ملاحظات اخلاقی و پیشگیری از سوگیری های بالقوه در تشخیص هوش مصنوعی مهم هستند. تحقیقات کنونی بر اصلاح این فناوری ها برای افزایش قابلیت اطمینان و صحت، متمرکز است.

Keywords:

پردازش زبان طبیعی , تشخیص خودکار , زبان پریشی , هوش مصنوعی , یادگیری ماشینی