论文风口让计算机预测你的精神问题，该文是计算机类有关毕业论文格式范文与风口和计算机和精神类论文怎么撰写.
有时候,我们会发现某些人讲话语无伦次、答非所问,但并不会太在意,只当做这些人紧张、或者是不想正面述说自身的情况.但是,在精神病学领域,这种复杂混乱的说话模式可是会被重点关注的.因为如果这种杂乱无章的思想与说话模式在一个人身上经常出现的话,那就可能会被精神病学家认为有患上精神分裂症的风险.
科学家相信,语言是展现一个人心理状态的独特窗口,它可以提供关于一个人心灵秘密的线索.对于一个心理医生来说,如果他的面谈对象说话语无伦次的频率很高,就存在精神分裂症的风险.而根据说话状态所预测的准确率竟达到80%左右.
也许你会认为这种预测准确率已经很高了,但是,最近由哥伦比亚大学开发的一种自动化语言分析程序,能根据一个人的语言状态更准确地判断其是否有患上精神分裂症的风险,准确率高达100%.
这种自动化语言分析程序主要是针对语义和句法结构来进行自动分析的,主要包括了语义连贯性（句子与句子间的思想衔接）、语言表达结构（长句与短句的使用）以及句法结构等方面.
在该研究中,研究人员随机选取了34个研究对象参加了一个开放式的面谈,随后将这些面谈内容转录入计算机,由计算机从语义和句法结构着手分析这些研究对象说话的模式,比如句子长度、语言表达与问题是否一致、短语长度和限定词的使用等.
在接下来的两年半内,研究人员以季度为单位对研究对象做了跟踪记录.最终有5个人经历了精神病的困扰,29个人没有遭遇精神病发作.对比研究对象的说话模式来看,研究人员发现,能预测精神病发作风险的语言特征,集中在句子与句子间的语义不连贯、句子之间的停顿异常、简单少量的短语和句法的表达方式等方面.
通过对比临床量表,研究人员认为自动化语言分析程序提供的量级分类更为准确.这是因为在传统的谈话方式中,临床心理医生也会有思绪游荡的时候,有时候短暂的思绪漫游就可能错过很重要的细节内容,而计算机却不会出现这种情况.而且这种自动语言分析程序能测量出微妙的、不易被人察觉的思想与心理变化.
有关研究表明,有大约1%的14到27岁的年轻人被认为是精神病发的高危人群,这些人的日常生活会逐渐表现出异于常人的症状,比如不寻常或不切题的思维、知觉的变化以及比较疑心等.如果能准确地识别这些症状,就能帮助这些人推迟、减轻甚至是阻止严重精神疾病的出现.语言分析程序的出现,将能为精神病学预测与诊断提供良好的助力.
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参考文献：
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