LLMで失語症者の発話を高精度に復元

LLMを使って、失語症（言葉がうまく出てこなくなる症状）の人の途切れ途切れの発話を正しい文に直せるかどうかを調べたところ、約8割の精度で発話を復元できたそうです。
最も重い全失語症でも7割台半ばだったとのこと。

なお、各エラータイプについて5つの例を「こういうパターンがある」と示す方法をとっています。

しかし患者が作り出してしまう「存在しない単語」に対しては、やはり苦戦します。
たとえば「バター」と言いたいのに「ブーサー」のような音になってしまうケースでは、LLM訓練データにそんな単語は存在しないため、何を言おうとしていたのか推測しにくいです。

それでも、こうした技術が実用化されれば、失語症の人がスマートフォンやタブレットに話しかけると、正しい文に直してくれる補助ツールになる可能性があります。

ただし、現時点ではまだ課題もあり、たとえば「お腹が空いた」と「お腹が空いていない」のような正反対の意味でも似た文として判定されてしまうことがあります。
現場で使うには、こうしたエラーを防ぐ工夫がさらに必要になりそうです。