精神病研究中自然语言处理指标的跨语言基准测试

语言是精神病的核心，因此成为临床评估和研究的关键焦点。尽管已经开发了许多自动化语言指标来分析精神病患者的言语，但系统比较这些指标的研究却很少。在本研究中，我们使用两个数据集（一个为德语参与者，一个为俄语参与者）对51种自然语言处理（NLP）指标的性能和稳健性进行了基准测试。指标性能定义为指标反映症状严重程度以及区分精神病患者与健康对照的能力。性能最佳的指标在不同的临床评定量表和言语诱发任务中往往表现出稳健性。总体而言，言语冗长度指标（例如，词数）在各项任务和语言中优于大多数其他指标。因此，在评估既具有临床意义又对精神病研究有用的跨语言NLP指标时，应使用基于冗长度的指标作为基线。