Generating Completions for Broca's Aphasic Sentences Using Large Language Models

📄 arXiv: 2412.17669v2 📥 PDF

作者: Sijbren van Vaals, Yevgen Matusevych, Frank Tsiwah

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-23 (更新: 2025-12-19)

备注: in IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics

DOI: 10.1109/JBHI.2025.3639109

💡 一句话要点

利用大型语言模型生成补全语句，辅助改善Broca失语症患者的表达

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Broca失语症 大型语言模型 语句补全 自然语言处理 序列到序列模型 辅助交流 合成数据 语言障碍

📋 核心要点

  1. 传统Broca失语症治疗耗时费力，且缺乏真实对话场景，亟需更高效自然的辅助方法。
  2. 利用大型语言模型补全患者语句，通过序列到序列模型重建语法错误的句子。
  3. 实验表明，LLM能有效重建失语症语句，且输入越长效果越好，展现了其应用潜力。

📝 摘要（中文）

Broca失语症是一种以非流利、费力、语法错误的言语产生为特征，但相对理解能力良好的失语症。由于传统的失语症治疗方法通常耗时、劳动密集，且不能反映真实的对话场景，因此应用基于自然语言处理的方法，如大型语言模型（LLMs），可能有助于改进现有的治疗方法。为了解决这个问题，我们探索了使用序列到序列的LLMs来完成Broca失语症患者的句子。我们首先使用一个基于规则的系统生成合成的Broca失语症数据，该系统旨在模拟Broca失语症言语的语言特征。然后，我们使用这些合成数据（没有真实的失语症样本）对四个预训练的LLMs进行微调，以完成语法错误的句子。我们在合成的和真实的Broca失语症数据上评估了我们微调后的模型。结果表明，LLMs具有重建语法错误句子的能力，并且模型在输入更长的语句时表现出更好的性能。我们的结果突出了LLMs在推进Broca失语症患者以及其他临床人群的交流辅助方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：Broca失语症患者的言语表达存在非流利、费力、语法错误等问题，严重影响了他们的日常交流。传统治疗方法耗时且效果有限，难以模拟真实对话场景。因此，需要一种更高效、自然的辅助方法来帮助患者表达。

核心思路：利用大型语言模型（LLMs）强大的语言生成能力，将不完整的Broca失语症语句作为输入，生成完整的、语法正确的句子。通过这种方式，辅助患者表达，并提供更自然的交流体验。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 使用基于规则的系统生成合成的Broca失语症数据，模拟患者的语言特征。2) 选择预训练的LLMs（序列到序列模型）。3) 使用合成数据对LLMs进行微调，使其能够完成语法错误的句子。4) 在合成的和真实的Broca失语症数据上评估微调后的模型性能。

关键创新：该研究的关键创新在于将大型语言模型应用于Broca失语症的辅助治疗。与传统的治疗方法相比，LLMs能够更快速、更自然地生成完整的句子，并且可以根据患者的输入进行个性化调整。此外，使用合成数据进行训练，避免了对大量真实患者数据的依赖。

关键设计：该研究的关键设计包括：1) 使用基于规则的系统生成高质量的合成数据，以模拟Broca失语症的语言特征。2) 选择合适的预训练LLMs，并进行有效的微调。3) 设计合理的评估指标，以全面评估模型在合成的和真实的Broca失语症数据上的性能。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，经过微调的LLMs能够有效地重建语法错误的句子，并且在输入更长的语句时表现出更好的性能。这表明LLMs具有理解和补全不完整句子的能力，为Broca失语症患者的交流辅助提供了新的可能性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发Broca失语症患者的辅助交流设备或软件，帮助他们更流畅地表达自己的想法。此外，该方法也可能推广到其他类型的语言障碍患者，例如其他类型的失语症或构音障碍。未来，结合语音识别和语音合成技术，可以构建更完善的交流辅助系统。

📄 摘要（原文）

Broca's aphasia is a type of aphasia characterized by non-fluent, effortful and agrammatic speech production with relatively good comprehension. Since traditional aphasia treatment methods are often time-consuming, labour-intensive, and do not reflect real-world conversations, applying natural language processing based approaches such as Large Language Models (LLMs) could potentially contribute to improving existing treatment approaches. To address this issue, we explore the use of sequence-to-sequence LLMs for completing Broca's aphasic sentences. We first generate synthetic Broca's aphasic data using a rule-based system designed to mirror the linguistic characteristics of Broca's aphasic speech. Using this synthetic data (without authentic aphasic samples), we then fine-tune four pre-trained LLMs on the task of completing agrammatic sentences. We evaluate our fine-tuned models on both synthetic and authentic Broca's aphasic data. We demonstrate LLMs' capability for reconstructing agrammatic sentences, with the models showing improved performance with longer input utterances. Our result highlights the LLMs' potential in advancing communication aids for individuals with Broca's aphasia and possibly other clinical populations.