Classes de palavras e duração de pausas preenchidas em pacientes com esquizofrenia
DOI:
https://doi.org/10.1590/1981-5794-e16993Palavras-chave:
prosódia, linguística computacional, PythonResumo
O objetivo deste trabalho é comparar a duração e distribuição de pausas preenchidas, que possuem um segmento vocalizado, em relação a classes de palavras de pacientes com esquizofrenia e pessoas sem essa condição. As hipóteses deste trabalho são: I) existe diferença significativa na duração de pausas preenchidas entre pacientes e não pacientes II) existe diferença significativa entre a duração de pausas diante de certas classes de palavras entre os dois grupos. Metodologicamente, são comparadas 112 pausas preenchidas, extraídas de 13 áudios do C-ORAL-ESQ (Rocha, 2019), corpus representativo da fala de pacientes com esquizofrenia e 11 áudios do C-ORAL-BRASIL I (Raso; Mello, 2012), corpus representativo do português brasileiro falado informal. Para classificar as classes de palavras, foi utilizado um etiquetador do tipo brill tagger treinado no Mac-Morpho (Aluísio et al., 2003) com 92,24% de acurácia e adaptado para dados orais por meio de normalização ortográfica em linguagem Python. Os resultados mostram que há diferença estatística significativa (p = 0,003) entre a duração de pausas preenchidas entre pacientes e não pacientes. Em relação às classes de palavras, foi observado que os pacientes realizam pausas preenchidas maiores na maioria das classes de palavras, exceto em advérbios, mas há diferença relevante apenas entre pausas diante de pronomes pessoais (p = 0,007).
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