(Contexto) Segundo a Organização Mundial da Saúde, as demências são um problema de custo social elevado, cujo manejo é um desafio para as próximas décadas. Demências comuns incluem a Doença de Alzheimer (DA), bastante conhecida. Outra síndrome menos conhecida, o Comprometimento Cognitivo Leve (CCL), é relevante por ser o estágio inicial clinicamente definido da DA. Embora o CCL não seja tão conhecido do público, pessoas com um tipo especial dessa síndrome, o CCL amnéstico, evoluem para a DA a uma taxa bastante maior que a da população em geral. O diagnóstico das demências e síndromes relacionadas é feito com base na análise de aspectos linguísticos e cognitivos do paciente. Testes clássicos incluem testes de fluência, nomeação, e repetição. Entretanto, pesquisas recentes têm reconhecido cada vez mais a importância da análise da produção discursiva, especialmente de narrativas, como uma alternativa mais adequada, principalmente para a detecção do CCL. (Lacuna) Enquanto uma análise qualitativa do discurso pode revelar o tipo da doença apresentada pelo paciente, uma análise quantitativa é capaz de revelar a intensidade do dano cerebral existente. A grande dificuldade de análises quantitativas de discurso é sua exigência de esforços: o processo de análise rigorosa e detalhada da produção oral é bastante laborioso, o que dificulta sua adoção em larga escala. Nesse cenário, análises computadorizadas despontam como uma solução de interesse. Ferramentas de análise automática de discurso com vistas ao diagnóstico de demências de linguagem já existem para o inglês, mas nenhum trabalho nesse sentido foi feito para o português até o presente momento. (Objetivo) Este projeto visa criar um ambiente unificado, intitulado Coh-Metrix-Dementia, que se valerá de recursos e ferramentas de Processamento de Línguas Naturais (PLN) e de Aprendizado de Máquina para possibilitar a análise e o reconhecimento automatizados de demências, com foco inicial na DA e no CCL. (Hipótese) Tendo como base o ambiente Coh-Metrix adaptado para o português do Brasil, denominado Coh-Metrix-Port, e incluindo a adaptação para o português e inserção de vinte e cinco novas métricas para calcular a complexidade sintática, a densidade de ideias, e a coerência textual, via semântica latente, é possível classificar narrativas de sujeitos normais, com DA, e com CCL, em uma abordagem de aprendizado de máquina, com precisão comparável a dos testes clássicos. (Conclusão) Nos resultados experimentais, foi possível separar os pacientes entre controles, CCL, e DA com medida F de 81,7%, e separar controles e CCL com medida F de 90%. Os resultados indicam que o uso das métricas da ferramenta Coh-Metrix-Dementia é bastante promissor como recurso na detecção precoce de declínio nas habilidades de linguagem. / (Backgroung) According to the World Health Organization, dementia is a costly social issue, whose management will be a challenge on the coming decades. One common form of dementia is Alzheimers Disease (AD). Another less known syndrome, Mild Cognitive Impairment (MCI), is relevant for being the initial clinically defined stage of AD. Even though MCI is less known by the public, patients with a particular variant of this syndrome, Amestic MCI, evolve to AD in a considerably larger proportion than that of the general population. The diagnosis of dementia and related syndromes is based on the analysis of linguistic and cognitive aspects. Classical exams include fluency, naming, and repetition tests. However, recent research has been recognizing the importance of discourse analysis, specially narrative-based, as a more suitable alternative, specially for MCI detection. (Gap) While qualitative discourse analyses can determine the nature of the patients disease, quantitative analyses can reveal the extent of the existing brain damage. The greatest challenge in quantitative discourse analyses is that a rigorous and thorough evaluation of oral production is very labor-intensive, which hinders its large-scale adoption. In this scenario, computerized analyses become of increasing interest. Automated discourse analysis tools aiming at the diagnosis of language-impairing dementias already exist for the English language, but no such work has been made for Brasilian Portuguese so far. (Goal) This project aims to create a unified environment, entitled Coh-Metrix-Dementia, that will make use of Natural Language Processing and Machine Learning resources and tools to enable automated dementia analysis and classification, initially focusing on AD and MCI. (Hypothesis) Basing our work on Coh-Metrix-Port, the Brazilian Portuguese adaption of Coh-Metrix, and including the adaptation and inclusion of twenty-five new metrics for measuring syntactical complexity, idea density, and text cohesion through latent semantics, it is possible to classify narratives of healthy, AD, and MCI patients, in a machine learning approach, with a precision comparable to classical tests. (Conclusion) In our experiments, it was possible to separate patients in controls, DA, and CCL with 81.7% F-measure, and separate controls and CCL with 90% F-measure. These results indicate that Coh-Metrix-Dementia is a very promising resource in the early detection of language impairment.

(Contexto) Segundo a Organização Mundial da Saúde, as demências são um problema de custo social elevado, cujo manejo é um desafio para as próximas décadas. Demências comuns incluem a Doença de Alzheimer (DA), bastante conhecida. Outra síndrome menos conhecida, o Comprometimento Cognitivo Leve (CCL), é relevante por ser o estágio inicial clinicamente definido da DA. Embora o CCL não seja tão conhecido do público, pessoas com um tipo especial dessa síndrome, o CCL amnéstico, evoluem para a DA a uma taxa bastante maior que a da população em geral. O diagnóstico das demências e síndromes relacionadas é feito com base na análise de aspectos linguísticos e cognitivos do paciente. Testes clássicos incluem testes de fluência, nomeação, e repetição. Entretanto, pesquisas recentes têm reconhecido cada vez mais a importância da análise da produção discursiva, especialmente de narrativas, como uma alternativa mais adequada, principalmente para a detecção do CCL. (Lacuna) Enquanto uma análise qualitativa do discurso pode revelar o tipo da doença apresentada pelo paciente, uma análise quantitativa é capaz de revelar a intensidade do dano cerebral existente. A grande dificuldade de análises quantitativas de discurso é sua exigência de esforços: o processo de análise rigorosa e detalhada da produção oral é bastante laborioso, o que dificulta sua adoção em larga escala. Nesse cenário, análises computadorizadas despontam como uma solução de interesse. Ferramentas de análise automática de discurso com vistas ao diagnóstico de demências de linguagem já existem para o inglês, mas nenhum trabalho nesse sentido foi feito para o português até o presente momento. (Objetivo) Este projeto visa criar um ambiente unificado, intitulado Coh-Metrix-Dementia, que se valerá de recursos e ferramentas de Processamento de Línguas Naturais (PLN) e de Aprendizado de Máquina para possibilitar a análise e o reconhecimento automatizados de demências, com foco inicial na DA e no CCL. (Hipótese) Tendo como base o ambiente Coh-Metrix adaptado para o português do Brasil, denominado Coh-Metrix-Port, e incluindo a adaptação para o português e inserção de vinte e cinco novas métricas para calcular a complexidade sintática, a densidade de ideias, e a coerência textual, via semântica latente, é possível classificar narrativas de sujeitos normais, com DA, e com CCL, em uma abordagem de aprendizado de máquina, com precisão comparável a dos testes clássicos. (Conclusão) Nos resultados experimentais, foi possível separar os pacientes entre controles, CCL, e DA com medida F de 81,7%, e separar controles e CCL com medida F de 90%. Os resultados indicam que o uso das métricas da ferramenta Coh-Metrix-Dementia é bastante promissor como recurso na detecção precoce de declínio nas habilidades de linguagem. / (Backgroung) According to the World Health Organization, dementia is a costly social issue, whose management will be a challenge on the coming decades. One common form of dementia is Alzheimers Disease (AD). Another less known syndrome, Mild Cognitive Impairment (MCI), is relevant for being the initial clinically defined stage of AD. Even though MCI is less known by the public, patients with a particular variant of this syndrome, Amestic MCI, evolve to AD in a considerably larger proportion than that of the general population. The diagnosis of dementia and related syndromes is based on the analysis of linguistic and cognitive aspects. Classical exams include fluency, naming, and repetition tests. However, recent research has been recognizing the importance of discourse analysis, specially narrative-based, as a more suitable alternative, specially for MCI detection. (Gap) While qualitative discourse analyses can determine the nature of the patients disease, quantitative analyses can reveal the extent of the existing brain damage. The greatest challenge in quantitative discourse analyses is that a rigorous and thorough evaluation of oral production is very labor-intensive, which hinders its large-scale adoption. In this scenario, computerized analyses become of increasing interest. Automated discourse analysis tools aiming at the diagnosis of language-impairing dementias already exist for the English language, but no such work has been made for Brasilian Portuguese so far. (Goal) This project aims to create a unified environment, entitled Coh-Metrix-Dementia, that will make use of Natural Language Processing and Machine Learning resources and tools to enable automated dementia analysis and classification, initially focusing on AD and MCI. (Hypothesis) Basing our work on Coh-Metrix-Port, the Brazilian Portuguese adaption of Coh-Metrix, and including the adaptation and inclusion of twenty-five new metrics for measuring syntactical complexity, idea density, and text cohesion through latent semantics, it is possible to classify narratives of healthy, AD, and MCI patients, in a machine learning approach, with a precision comparable to classical tests. (Conclusion) In our experiments, it was possible to separate patients in controls, DA, and CCL with 81.7% F-measure, and separate controls and CCL with 90% F-measure. These results indicate that Coh-Metrix-Dementia is a very promising resource in the early detection of language impairment.