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本文研究了基于DAPF的痴呆检测模型的可解释性，揭示了虽然DAPF取得了强劲的性能，但其token级别的解释缺乏忠实性。
本文提出了一种多视图门控图注意力网络，用于从自发言语中检测阿尔茨海默病，利用语义图、依存图和共现图，并采用自适应门控融合机制。该模型在ADReSSo数据集上达到90.00%的准确率，源代码已公开。
本文提出了一种跨语言迁移学习方法，用于从语音中检测阿尔茨海默病，覆盖多种语言，实现了82%的F1分数，并支持实时筛查应用。