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PROPOSTA DE CLASSIFICAÇÃO DA GRAVIDADE DO DESVIO FONOLÓGICO POR MEIO DA MODELAGEM FUZZY, SEGUNDO O MODELO IMPLICACIONAL DE COMPLEXIDADE DE TRAÇOS / CLASSIFICATION PROPOSAL OF PHONOLOGICAL DISORDER SEVERITY USING FUZZY METHODOLOGY, ACCORDING TO THE IMPLICATIONAL MODEL OF FEATURE COMPLEXITY

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This study aimed at proposing a quantitative classification for phonological disorder severity based on the Implicational Model of Feature Complexity IMFC (MOTA, 1996), considering Rangel s adequacies (1998). Quantification of such proposal was based on the Fuzzy modeling; to do so, a Linguistic Fuzzy Model was created, developed from a system of fuzzy rules, processed in parallel, using Mamdani s minimum inference method and the center of area defuzzification method. The Model comprehended three input variables: Path Course, Level of Complexity and Acquisition of Phonemes, described in linguistic terms to which fuzzy subsets were added (three subsets for each variable). Determination of borders followed criteria and inference based on the IMFC
and on the researcher s experience. The model output variable was the Severity Phonological Disorder Index based on four fuzzy subsets: Severe, Moderate-Severe,
Moderate-Mild, and Mild. The Severity Phonological Disorder Index was calculated for all 204 deviating phonological systems included in the sample using the Fuzzy Linguistic Model, run in MATLAB fuzzy toolbox (2009b). Validation of modeling was performed by
evaluating severity of a representative number of phonological systems by two groups of speech and language therapists. The first, GT-I (Group of Speech and Language
Therapists I), was comprised of three speech and language therapists with a doctorate in applied linguistics and experienced in disordered speech. The second, GT-II (Group of Speech and Language Therapists II), was comprised of three speech and language therapists with a master s degree in human communication disorders and experienced in
disordered speech at a research laboratory. Classification of disorder severity based on the proposal was similar to that assessed by the speech and language therapists in most
phonological systems under evaluation. In addition, the criteria used in the proposal were used by Group I speech and language therapists and were considered adequate by
Group II. Finally, the proposal has shown to be able to quantitatively differentiate degrees as to input variables (path course, level of complexity, acquisition of phonemes), sound classes, and distinctive features. Such findings allowed the conclusion that the proposal is able to adequately classify phonological disorder severity and presents validity for the speech and language therapists; therefore, it is an important reference for clinical practice. / Este estudo teve como objetivo propor uma classificação quantitativa para a gravidade do desvio fonológico a partir do Modelo Implicacional de Complexidade dos Traços
MICT (MOTA, 1996), considerando as adequações de Rangel (1998). A quantificação da proposta foi fundamentada na modelagem Fuzzy, para isso, criou-se um Modelo
Linguístico Fuzzy, desenvolvido a partir de um sistema de regras fuzzy, processadas em paralelo, utilizando como método de inferência o Mínimo de Mamdani e como método de
defuzzificação o centro de área. O Modelo englobou três variáveis de entrada: Percurso das Rotas, Nível de Complexidade e Aquisição dos Fonemas, descritas em termos
linguísticos aos quais se associaram subconjuntos fuzzy (três subconjuntos para cada variável). A determinação das fronteiras seguiu critérios e inferências a partir do MICT e
da experiência do pesquisador. A variável de saída do modelo foi o Índice de Gravidade do Desvio Fonológico a partir de quatro subconjuntos fuzzy: Grave, Moderado-Grave,
Moderado-Leve e Leve. O Índice de Gravidade do Desvio Fonológico foi calculado para os 204 sistemas fonológicos desviantes que compuseram a amostra, através do Modelo
Linguístico Fuzzy, executado no toolbox fuzzy do software MATLAB (2009b). A validação da proposta foi realizada através do julgamento da gravidade, de um número
representativo de sistemas fonológicos, por dois grupos de fonoaudiólogas. O primeiro, GF-I (Grupo de Fonoaudiólogas I), composto por três fonoaudiólogas, doutoras em linguística aplicada e experientes em fala com desvio. O segundo, GF-II, (Grupo de Fonoaudiólogas II) composto por três fonoaudiólogas, mestres em distúrbios da comunicação humana e experientes em fala com desvio em laboratório de pesquisa. A classificação da gravidade do desvio a partir da proposta foi semelhante à julgada pelas fonoaudiólogas na maioria dos sistemas fonológicos avaliados. Além disso, os critérios utilizados na proposta foram utilizados pelas fonoaudiólogas do Grupo I e foram julgados adequados pelo Grupo II. Por fim, verificou-se que a proposta é capaz de diferenciar quantitativamente os graus quanto às variáveis de entrada (percurso das rotas, nível de complexidade, aquisição dos fonemas), às classes de sons e aos traços distintivos. Tais
achados permitiram concluir que a proposta é capaz de classificar a gravidade do desvio fonológico adequadamente e apresenta validade para as fonoaudiólogas sendo, portanto, importante referência para a prática clínica.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/6484
Date02 July 2010
CreatorsBrancalioni, Ana Rita
ContributorsKeske-Soares, Marcia, Magnago, Karine Faverzani, Castanho, Maria José de Paula, Souza, Ana Paula Ramos de
PublisherUniversidade Federal de Santa Maria, Programa de Pós-Graduação em Distúrbios da Comunicação Humana, UFSM, BR, Fonoaudiologia
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relation400700000003, 400, 500, 300, 300, 300, 500, 73199fed-4459-4038-9c3f-a2ef60e08d9d, 486c94ef-a48c-4f5c-ac7b-2ac8268a7725, 31957b90-fbe7-4169-a770-4171337dee59, 74d1dde0-cb3c-4cc6-9e5a-d239a86e3e38, 5e6737ea-b318-4a2e-91ba-997a06e8a025

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