Does AI understand Polish?
Автоматичне транскрибування терапевтичних сесій та клінічних інтерв'ю в галузі психічного здоров'я – якість у неангломовних мовах
Впровадження автоматичного розпізнавання мови (ASR) у сфері психічного здоров'я відкриває нові можливості в документації терапевтичних сесій та клінічних інтерв'ю. Особливо в контексті мов, відмінних від англійської – таких як польська – розвиток і якість розпізнавання мови мають суттєве значення для безпеки, ефективності та стандартів роботи спеціалістів.
Прогрес якості розпізнавання мови в мовах, відмінних від англійської
Аналізи та дослідження, основані на автентичних польських джерелах, показують, що технологія ASR досягає все кращої якості в розпізнаванні спонтанної та спеціалізованої мови – ключової в терапії та діагностиці (Павлік, 2022; Репозиторій АМУ, 2023). Зокрема:
- Найкращі системи ASR для польської мови досягають коефіцієнта помилки слів (Word Error Rate, WER) на рівні8–12% для прочитаної мови та20–25% для спонтанної та розмовної мови, що близьке до рівня комерційних рішень для англійської мови (Павлік, 2022).
- Різноманітність діалектів, флексійність польської мови та специфіка спонтанної мови (перерви, заповнювачі) все ще становлять виклики, однак постійне вдосконалення моделей та їх адаптація на локальних корпусах дозволяє значно покращити ефективність (Ющик, 2024).
«Згідно з дослідженнями, для трьох основних платформ Speech-to-Text (Microsoft, Google, IBM) перетворення мови на текст для англійської мови середній коефіцієнт помилок слів (WER) становив навіть 10,98%. Тим не менш, проведені автором цієї роботи попередні експерименти показували, що для польської мови як для MST, так і для GST середній WER перевищив значення 16%» (Павлік, 2022, с. 13).
Значення локальних корпусів і бенчмарків
Доступні публічні бенчмарки, такі якBIGOS таPolish ASR Leaderboard, дозволяють прозорі та систематичні порівняння якості різних систем розпізнавання мови польською мовою на багатьох типах записів (від студійних записів до багатосторонніх розмов у природних умовах) (АМУ, 2023; Huggingface, 2024).
- Завдяки ним можливе швидке виявлення моделей, найкраще пристосованих до складних клінічних і терапевтичних умов.
- Такі інструменти також дають можливість моніторингу прогресу та потенційної потреби подальшої персоналізації моделей під специфічні застосування.
Виклики та переваги в психотерапії та психічному здоров'ї
У терапевтичних застосуваннях автоматичне транскрибування має унікальні вимоги:
- Спонтанна мова, часто з емоційною експресією та перерваними висловлюваннями, вимагає моделей, здатних справлятися з нерегулярностями та медичною/психологічною термінологією.
- Висока якість транскрипції дозволяє зменшити документальне навантаження терапевта навіть на 50–70%, надаючи більше часу на контакт з пацієнтом.
Комерційні рішення пропонують інструменти для автоматичної діаризації (різнування промовців), правильної інтерпретації фахового словника та інтеграції з системами електронної медичної документації (Павлік, 2022).
Рекомендації та подальші напрямки досліджень
Системи ASR, що використовуються в контексті мов, відмінних від англійської, таких як польська, повинні бути:
- Регулярно адаптовані до специфіки даної галузі та місцевої мови,
- Підтримувані записами корпусів мультимодальних і багатопотокових розмов (Ющик, 2024),
- Моніторовані за допомогою доступних бенчмарків BIGOS та Polish ASR Leaderboard, щоб забезпечити підтримку високих стандартів.
Завдяки цьому можливе ефективне використання транскрипції в галузі психічного здоров'я, що сприяє оптимізації терапевтичних процесів та покращенню якості послуг.
Підсумок
Комерційні моделі ASR з підтримкою мов, відмінних від англійської, оптимізовані та протестовані на польських корпусах, гарантують високу якість транскрипції терапевтичних сесій та клінічних інтерв'ю. Завдяки розвитку інфраструктури бенчмарків та надійним дослідженням – якість і доступність таких рішень динамічно зростають, відкриваючи нову якість у документації та аналізі процесів психічного здоров'я.
Бібліографія
- Юнцик, М. (2023).Застосування методів управління наборами даних мови для оцінки систем ASR польською мовою. Репозиторій Університету імені Адама Міцкевича.https://repozytorium.amu.edu.pl/items/9fddd441-02cb-4791-ad50-237280810476
- Huggingface. (2024).Polish ASR Leaderboard.https://huggingface.co/spaces/amu-cai/pl-asr-leaderboard
- Ющик, К. (2024).Створення мультимодальних корпусів для дослідження мови, мови та міжлюдської комунікації [Онлайн видання]. Видавництво Рис.https://wydawnictworys.com/media/products/60f4c2fc065a4bfce0388aeae27ed23a/attachments/pl_UA/konrad-juszczyk-stvorennya-korpusiv-multymodalnykh-dlya-doslidzhennya-movy-movlennya-ta-mizhludskoyi-komunikatsiyi-onlayn-vidannya.pdf
- Павлік, Л. (2022). Аналіз та оцінка ефективності систем автоматичного розпізнавання мови для польської мови [Дисертація]. Сілезька політехніка. https://bip.polsl.pl/wp-content/uploads/sites/4/2023/07/Lukasz_Pawlik_Zal.7_Rozprawa_doktorska-1.pdf
- CSI AMU. (2023). BIGOS: Бенчмарк запланованого групування відкритої мови. https://csi.amu.edu.pl/datasets/bigos
Emothy підтримує фахівців у сфері психічного здоров'я, пропонуючи інноваційні інструменти для транскрипції, аналізу та генерації клінічних нотаток з метою покращення догляду за пацієнтами.
Соціальні мережі
Контакт
+48 602 667 934
Соціальні мережі
Контакт
+48 602 667 934