Методы машинного обучения для анализа морфологических и лексических особенностей речи мальчиков с расстройствами аутистического спектра и синдромом Дауна

Изучение речи как сложно организованной системы требует использования разных подходов. Традиционно вопросами строения языка, порождением и пониманием языковых высказываний, социальной вариативностью занимается лингвистика. В каждом конкретном случае, в зависимости от изучаемых аспектов лингвистики, анализируются определенные признаки речевых высказываний, например, графематические, лексико-морфологические. Большее число исследований посвящено лингвистике речи типично развивающихся (ТР) детей [Елисеева, 2015]. Для детей с атипичным развитием (АР), воспитывающихся в русскоязычной среде, такие исследования немногочисленны и посвящены изучению грамматических и лексических особенностей речи детей с расстройствами аутистического спектра (РАС) и синдромом Дауна (СД) [Ляксо, Фролова, 2017; Городный, Ляксо, 2018; Николаев и др., 2019; Ляксо и др., 2020].

Согласно Международной классификации болезней (http://mkb– расстройства аутистического спектра определены как «группа расстройств, характеризующихся качественными отклонениями в социальных взаимодействиях и показателях коммуникабельности, а также ограниченным, стереотипным, повторяющимся комплексом интересов и действий». Множественная симптоматика нарушений информантов с РАС объединена в «аутистическую триаду» [Kanner, 1943]. Степень выраженности аутистических расстройств и возраст проявления симптоматики, характерной для РАС, индивидуальны [Wing, 1993].

Речевое развитие детей с РАС варьирует от хорошо сформированной речи у высоко функциональных аутистов [Grossman et al., 2013] до использования отдельных вокализаций. Речь детей с РАС представлена в основном вокализациями, отдельными словами и короткими простыми фразами [Tek et al., 2014; Lyakso, Frolova, 2016]. Они имеют более бедный, по сравнению со сверстниками с ТР, лексикон и испытывают затруднения при построении предложений. В их лексике преобладают существительные [Tek et al., 2014], отмечается своеобразное словоупотребление, в частности использование слов в неправильном значении. Дети с РАС отличаются от детей с ТР по использованию личных [Mazzaggio, Shield, 2020] и предметных местоимений [Terzi et al., 2019].

Синдром Дауна (СД, трисомия по хромосоме 21) – одна из форм геномной патологии. Проявления СД представлены обширным спектром нарушений: психических – снижением умственного развития, задержкой речевого развития; морфо-анатомических – замедленным ростом, патологией речевого аппарата, мышечной гипотонией [Лебединский, 2003]. Когнитивные и физические нарушения у детей варьируют от легких до тяжелых. Особенности речи детей с СД обусловлены анатомо-функциональными особенностями строения речевого аппарата ребенка и уровнем когнитивного развития.

Картина нарушений речевого развития детей с СД индивидуальна [Cleland et al., 2010]. Показано, что дети с СД имеют меньшую длину высказываний по сравнению с детьми с ТР, их речь обладает плохой разборчивостью, которая улучшается в подростковом периоде. Дети могут четко произносить отдельные слова и фразы, состоящие из одного-двух слов, но их беглая и развернутая речь – неразборчива [Kumin, 2003]. На материале английского языка показано, что дети с СД чаще, чем дети с ТР, используют устойчивые словосочетания и произносят больше глаголов, чем существительных [Hessling, Brimo, 2019]. На материале немецкого языка у детей с СД отмечены трудности с глагольным словоизменением: образованием форм прошедшего времени [Penke, 2019], согласованием сказуемого в лице и числе с подлежащим [Penke, 2018].

Анализ частей речи, используемых русскоязычными детьми 6–7 лет, показал, что дети с ТР используют в речи преимущественно существительные и глаголы, дети с РАС и с СД – частицы и вокализации. Дети с РАС реже употребляют глаголы, прилагательные, наречия, числительные, местоимения, предлоги и союзы по сравнению со сверстниками с ТР. Для детей с СД обнаружена достоверно меньшая частота употребления глаголов, местоимений, прилагательных, наречий, числительных, предлогов и союзов, чем для детей с ТР [Городный, Ляксо, 2018]. Фонетический анализ показал в речи детей с РАС нетипичные для русского языка фонемы, несформированность некоторых групп согласных и замены согласных [Николаев и др., 2019]. Во всех представленных исследованиях лингвистический анализ речи детей проводили вручную.

В настоящее время широко обсуждается возможность использования автоматического распознавания психоневрологического состояния ребенка по его речи в качестве одного из методов дополнительной диагностики [Fusaroli et al., 2017; Matveev et al., 2021]. Создается большое количество мобильных приложений для детей, в том числе с АР [Adamu et al., 2019]. Встраивание автоматической классификации речи детей с ТР и АР в такие приложения позволит адаптироваться под пользователя. Для автоматической классификации речи детей используются как звучащая речь, так и тексты.

Исследователи выделяют акустические признаки, которые позволяют классифицировать детей на две группы – РАС / ТР [Fusaroli et al., 2017], и ставят задачу определения специфических акустических признаков, позволяющих отличить речь детей с РАС от речи детей с другими диагнозами – умственной отсталостью, смешанными специфическими расстройствами психологического развития, СД [Lyakso et al., 2018; Matveev et al., 2021].

В работе [Cho et al., 2019] впервые была показана возможность совместного применения лингвистических и акустических признаков для автоматического определения методами машинного обучения аутистических расстройств по речи ребенка, ранее в работах рассматривались только акустические признаки [Pokorny et al., 2017]. На материале русского языка работы по автоматической классификации речи детей с использованием лингвистических признаков отсутствуют.

Целью исследования явилась автоматическая классификация речи типично развивающихся детей, детей с расстройствами аутистического спектра и с синдромом Дауна по специфическим лингвистическим признакам с использованием методов машинного обучения.

Методика исследования

Набор данных

В исследовании использовался оригинальный набор данных, содержащий диалоги экспериментатора с детьми с ТР, СД и РАС. В выборку включен речевой материал 69 мальчиков в возрасте от 8 до 11 лет (табл. 1). Выбор речевого материала мальчиков обусловлен большей частотой проявления аутистических расстройств у лиц мужского пола, чем женского [Nicholas et al., 2008]. Выбор возраста информантов связан с тем, что дети обладают достаточными вербальными навыками для общения с другими людьми. Все дети посещали школу (дети с ТР – общеобразовательную, дети с РАС и СД – коррекционную школу VIII вида). Уровень речевого развития детей с РАС и СД предполагал возможность использования ими отдельных слов и фраз. Диагноз детям с РАС был подтвержден детским психиатром СПбГПМУ. Для оценки степени выраженности аутистических расстройств использовали шкалу CARS (Childhood Autism Rating Scale) [Shopler et al., 1980]. В исследовании приняли участие дети с РАС, имеющие баллы по шкале CARS 31–42 (31–37 – средняя степень; 38– 60 – тяжелая форма РАС, дети с высокофункциональным аутизмом не включены в исследование). По баллам вербального развития по шкале CARS все дети с РАС не различались.

Таблица 1

Число детей каждого возраста, принявших участие в исследовании

Number of children of each age who took part in the study

Table 1

Диагноз	Возраст, лет				Всего
	8	9	10	11
ТР	5	5	5	5	20
РАС	8	10	5	12	35
СД	4	2	4	4	14
Всего	17	17	14	21	69

Запись речи детей производили в условиях школы, лаборатории и детского центра в стандартизированных условиях в модельной ситуации «диалог с экспериментатором». Диалог включал стандартный набор вопросов о семье, друзьях, прогулках, любимых занятиях, школе. Экспериментатор чередовал общие и специальные вопросы, чтобы создать впечатление естественного взаимодействия. Стратегия экспериментатора основана на максимальном привлечении внимания ребенка, речь и поведение взрослого эмоциональны, но регламентированы дизайном эксперимента. Диалоги с детьми с РАС и СД осуществляли в присутствии родителей.

Для записи речевого материала использована профессиональная аппаратура: магнитофон «Marantz PMD660» с выносным микрофоном «SENNHEIZER e835S». Расстояние от лица ребенка до микрофона составляло 30–50 см. Параллельно с аудиозаписью осуществляли видеозапись поведения детей на камеру «SONY HDR-CX560». Речевые файлы сохраняли в формате Windows PCM WAV, 44 100 Гц, 16 бит; видеофайлы – в формате AVI.

Транскрибирование диалогов осуществлялось экспертами – специалистами в области изучения детской речи. В рамках исследования анализировали только реплики детей.

В наборе данных содержится 69 файлов с репликами детей из диалогов. Описательные характеристики набора данных представлены в табл. 2.

Таблица 2

Описание набора данных

Description of the dataset

Table 2

Признаки	ТР	СД	РАС
Количество реплик	834	1 173	2 550
Количество предложений	1 105	1 206	2 930
Количество токенов	5 319	1 737	5 348

Методы машинного обучения

С целью определения возможности использования методов машинного обучения для задачи классификации речи детей с ТР, СД и РАС проведено данное исследование. На первом этапе проводились исследование и отбор лингвистических признаков, отражающих особенности речи детей с ТР, РАС и СД. Для выявления особенностей речи использовался лексический, морфологический и частотный анализ. На втором этапе исследования осуществлялся выбор значимых признаков для решения задачи классификации речи детей. Выбор значимых признаков является важным этапом, так как универсального набора признаков не существует, и для различных задач классификации речи набор может существенно отличаться. На третьем этапе исследования осуществлялся выбор метода машинного обучения для решения задачи классификации речи детей.

Лексический анализ – первичный этап в процессе автоматической обработки текстов на естественном языке. Основной задачей лексического анализа является выделение структурных единиц из входного текста, а именно предложений, абзацев, слов (токенов), знаков препинания и т. д. Транскрибирование реплик детей производилось вручную, что позволило выделить паузы в речи, используя знаки пунктуации (…). Деление текста на предложения производили по стандартным правилам, если последовательность слов заканчивается такими знаками препинания, как точка, вопросительный знак, восклицательный знак. В соответствии с разметкой использовали правило: если последовательность слов заканчивается паузой (…) и далее текст начинается с прописной буквы, то производится деление на предложения; если последовательность слов заканчивается паузой (…) и далее текст начинается со строчной буквы, то деления на предложения нет.

Пример :

Ну, нравятся … Но математика лучше нравится. – 2 предложения

Количество пауз рассчитывали на основании расчета количества вхождений последовательности символов «…» в тексте, при этом учитывали паузы после неоконченных слов.

Пример :

Больш… Большие такие как бы, красивые. – 1 пауза

Количество неоконченных слов рассчитывали на основе последовательности букв, не являющихся конечным словом, и наличием паузы после него (…).

Пример :

Больш… Большие такие как бы, красивые. – 1 неоконченное слово

Таким образом, после проведения лексического анализа были извлечены следующие признаки:

• 1)    количество предложений в репликах респондента в диалоге;

• 2)    количество пауз во всех репликах респондента в диалоге;

• 3)    среднее количество пауз в реплике респондента в диалоге;

• 4)    количество неоконченных слов во всех репликах респондента в диалоге;

• 5)    среднее количество неоконченных слов в реплике респондента в диалоге;

• 6)    среднее количество токенов в предложении респондента в диалоге;

• 7)    среднее количество токенов в реплике респондента в диалоге.

Морфологический анализ текстов с использованием библиотеки pymorphy2 можно проводить в двух режимах: 1) простым поиском по словарю OpenCorpora; 2) простым поиском с использованием словаря и предсказателем на основе правил для незнакомых слов. В библиотеке pymorphy2 реализована возможность не только разбирать словарные слова, но и для несловарных слов автоматически задействовать предсказатель. В документации разработчики приводят пример: «Например, попробуем разобрать слово “бутявковедами” – pymorphy2 поймет, что это форма творительного падежа множественного числа существительного “бу-тявковед” и что “бутявковед” – одушевленный и мужского рода».

Для формирования частотного словаря лексики детей осуществлялась лемматизация, (приведения словоформы к лемме – ее нормальной (словарной) форме). В русском языке нормальными формами считаются следующие морфологические формы: для существительных – именительный падеж, единственное число; для прилагательных – именительный падеж, единственное число, мужской род; для глаголов, причастий, деепричастий – глагол в инфинитиве несовершенного вида.

После проведения морфологического анализа были вычислены относительные частоты употребления следующих частей речи для каждого ребенка:

• 1)    имя прилагательное (полное) – ADJF;

• 2)    имя прилагательное (краткое) – ADJS;

• 3)    наречие – ADVB;

• 4)    компаратив – COMP;

• 5)    союз – CONJ;

• 6)    глагол (инфинитив) – INFN;

• 7)    междометие – INTJ;

• 8)    несуществующее слово – None;

• 9)    имя существительное – NOUN;

• 10)    местоимение-существительное – NPRO;

• 11)    числительное – NUMR;

• 12)    частица – PRCL;

• 13)    предикатив – PRED;

• 14)    предлог – PREP;

• 15)    причастие (краткое) – PRTS;

• 16)    глагол (личная форма) – VERB.

Оценка употребления позитивных и негативных слов проводилась с использованием тонального словаря LinisCrowd 2015 . Для каждого диалога составляли список тональных слов и вычисляли среднее, максимальное, минимальное, суммарное значения тональности слов, количество позитивных и негативных слов.

Для выбора значимых признаков проводилась проверка гипотезы о различии двух независимых выборок по уровню выраженности изучаемого признака. Оценка нормальности распределения признаков с использованием теста Колмогорова – Смирнова показала, что выборка не происходит из нормального распределения. Так как количество наблюдений каждого класса достаточно мало, то для проверки гипотезы о различии двух независимых выборок по уровню выраженности изучаемого признака использовали критерий U Манна – Уитни. На втором этапе формировали набор данных с признаками, имеющими различия на уровне значимости 0,05.

Для подтверждения гипотезы о значимости различий значений лингвистических признаков решалась задача классификации диалогов на основе использования классических методов машинного обучения, с учетом наличия или отсутствия диагноза у детей. В качестве базового метода рассматривался градиентный бустинг (Gradient Boosted Decision Trees), который показал хорошие результаты при решении задачи классификации текстов детей с ТР и РАС [Cho et al., 2019]. Градиентный бустинг представляет собой ансамбль деревьев решений, обучение которых происходит последовательно. С целью повышения качества классификации рассматриваются другие ансамбли моделей на основе деревьев решений: случайный лес (Random Forest), алгоритм AdaBoost. Для оценивания обобщающей способности рассмотренных алгоритмов классификации использовался метод кросс-валидации LeaveOneOut. Все рассматриваемые методы реализованы с использованием библиотеки scikit-learn в Python 1.

Результаты исследования

Морфологический анализ текста позволил выявить наиболее частотные слова в речи детей с ТР, РАС и СД. Значительная часть наиболее употребительных слов относится к группе функциональных (предлоги, местоимения, артикли и союзы), которые обозначают отношения между словами, но сами не несут почти никакой смысловой нагрузки. В результате исключения из анализа функциональных слов (ADVB – наречие, CONJ – союз, INTJ – междометие, None – несуществующее, NPRO – местоимение-существительное, PRCL – частица, PRED – предикатив, PREP – предлог) получен словарь частотной лексики (табл. 3).

Для транскрипций реплик детей с ТР предсказатель позволял провести полный морфологический анализ большего числа слов, так как часть слов, имеющихся в нашей повседневной речи, в словаре отсутствовала:

универ – существительное, неодушевлённое, единственное число.

Для транскрипций диалогов детей с атипичным развитием с использованием предсказателя были получены неоднозначные результаты:

люиай – глагол, несовершенный вид, говорящий не включен в действие, повелительное наклонение, единственное число.

Далее в исследовании морфологический анализ проводился только на основе словаря (первый режим морфологического анализа). Частично несуществующим словам создателями набора данных были поставлены в соответствие слова из словаря, и статистический анализ употребления частей речи проводился на основе морфологического разбора слова из словаря: здрасьте = здравствуйте – глагол, множественное число, несовершенный вид, говорящий не включен в действие.

Таблица 3

Частотность 10 слов, наиболее часто встречающихся в лексиконе детей

Frequency of the 10 words most frequently found in children’s vocabulary

Table 3

Диагноз	ТОП-10
	слов		после удаления функциональных слов
	ну	213	все	52
	да	188	люблю	37
	и	174	нравится	29
	в	152	больше	20
ТР	там	128	три	18
	я	109	хожу	15
	не	102	такие	15
	на	91	знаю	15
	а	81	один	14
	это	79	русский	14
	да	149	мама	32
	нет	83	стой	14
	не	38	коза	9
	там	32	тигр	9
СД	мама	32	пантера	8
	и	23	волк	8
	ыыы	22	лев	8
	а	22	морковка	7
	это	21	мой	7
	кто	19	медведь	7
	да	342	мама	40 37
		120	папа
	а			31
	это	102	тигр
	не	97	один	24
РАС	я и	79 79	три два	19 18
		67 64 59	знаю	17
	ну		кот	16
	угу нет		улыбается	15
		55	хочет	14
	что		мальчик	14

Среди признаков по результатам морфологического анализа однородными оказались только относительные частоты основных частей речи в репликах детей с ТР: прилагательное, наречие, существительное, частица, глагол.

Частотный анализ: для наиболее употребляемых частей речи (имя существительное, глагол) определены граммемы по следующим категориям, принятым в OpenCorpora = gram):

• 1.    категория одушевленности (animacy):

  • 1.1.    anim – одушевленное;

  • 1.2.    inan – неодушевленное;

• 2.    число (number):

  • 2.1.    sing – единственное число;

  • 2.2.    plur – множественное число;

• 3.    категория вида:

  • 3.1.    perf – совершенный вид;

  • 3.2.    impf – несовершенный вид;

• 4.    категория совместности (involvement):

  • 4.1.    incl – говорящий включен (идем, идемте);

  • 4.2.    excl – говорящий не включен в действие (иди, идите);

• 5.    категория наклонения:

  • 5.1.    Indc – изъявительное наклонение;

  • 5.2.    Impr – повелительное наклонение;

• 6.    категория лица (у глаголов будущего и настоящего времени):

  • 6.1.    1per – 1 лицо;

  • 6.2.    2per – 2 лицо;

  • 6.3.    3per – 3 лицо;

• 7.    категория времени (кроме повелительно наклонения):

  • 7.1.    pres – настоящее время;

  • 7.2.    past – прошедшее время;

  • 7.3.    futr – будущее время.

В тональном словаре для каждого слова определена его тональная оценка, например, для слова «лгать» тональная оценка равна 1,67, а для слова «мягкий» – 0,5. Показано, что позитивные слова преобладают в речи детей с ТР, негативные – в речи детей с СД. Выявлены значимые различия в речи детей с ТР и детей с РАС и СД на уровне лексических и морфологических признаков (табл. 4).

Таблица 4

Особенности в речи детей с типичным и атипичным развитием

Features in the speech of children with typical and atypical development

Table 4

Категория		ТР	СД	РАС
Количество реплик	ТР		+*	—
	СД	+*		—
	РАС	–	–
Количество предложений	ТР		+**	+**
	СД	+**		—
	РАС	+**	—
Среднее количество предложений в 1 реплике	ТР		+***	+***
	СД	+***		+**
	РАС	+***	+**
Среднее количество токенов в реплике	ТР		+***	+***
	СД	+***		+**
	РАС	+***	+**
Среднее количество токенов в предложении	ТР		+***	+***
	СД	+***		+***
	РАС	+***	+***

Продолжение табл. 4

Категория		ТР	СД	РАС
Количество пауз	ТР		+***	–
	СД	+***		+*
	РАС	—	+*
Количество неоконченных слов	ТР		–	+**
	СД	–		–
	РАС	+**	–
ADJF	ТР		+***	+***
	СД	+***		+*
	РАС	+***	+*
ADJS	ТР		+*	–
	СД	+*		—
	РАС	—	—
ADVB	ТР		+***	+***
	СД	+***		–
	РАС	+***	–
COMP	ТР		+***	+***
	СД	+***		—
	РАС	+***	—
CONJ	ТР		+***	+***
	СД	+***		+*
	РАС	+***	+*
INFN	ТР		+***	+***
	СД	+***		+*
	РАС	+***	+*
INTJ	ТР		+***	+*
	СД	+***		+*
	РАС	+*	+*
None	ТР		+***	+***
	СД	+***		–
	РАС	+***	—
NPRO	ТР		+***	+***
	СД	+***		—
	РАС	+***	–
NUMR	ТР		+***	+*
	СД	+***		+*
	РАС	+*	+*
PRCL	ТР		+**	+**
	СД	+**		–
	РАС	+**	–
PREP	ТР		+***	+**
	СД	+***		+*
	РАС	+**	+*
VERB	ТР		+***	+*
	СД	+***		—
	РАС	+*	–

Продолжение табл. 4

Категория		ТР	СД	РАС
NOUN_plur	ТР		+***	+***
	СД	+***		–
	РАС	+***	–
NOUN_sing	ТР		+**	+***
	СД	+**		—
	РАС	+***	—
NOUN_anim	ТР		–	+**
	СД	–		–
	РАС	+**	—
NOUN_anim	ТР		—	+**
	СД	–		–
	РАС	+**	–
NOUN_inan	ТР		+*	+**
	СД	+*		—
	РАС	+**	—
VERB_plur	ТР		+***	+**
	СД	+***		–
	РАС	+**	—
VERB_impf	ТР		+***	+*
	СД	+***		—
	РАС	+*	–
VERB_excl	ТР		–	–
	СД	—		+*
	РАС	—	+*
VERB_None	ТР		+***	+*
	СД	+***		+**
	РАС	+*	+**
VERB_impr	ТР		—	—
	СД	—		+*
	РАС	–	+*
VERB_indc	ТР		+***	+*
	СД	+***		+**
	РАС	+*	+**
VERB_past	ТР		+***	+**
	СД	+***		+*
	РАС	+**	+*
VERB_pres	ТР		+*	+*
	СД	+*		—
	РАС	+*	—
VERB_1per	ТР		+***	+***
	СД	+***		–
	РАС	+***	—

Окончание табл. 4

Категория		ТР	СД	РАС
Максимальное значение тональности слов	ТР		+**	+*
	СД	+**	—	—
	РАС	+*	—	—
Количество позитивных слов	ТР	–	+*	+*
	СД	+*	–	–
	РАС	+*	–	–

Условные обозначения : минус (–) – нет различий; плюс (+) – есть различия; * – p < 0,05; ** – p < 0,01; *** p < 0,001.

Значимые различия выявлены на уровне лексических и морфологических признаков. По большинству критериев наблюдаются различия между речью детей с ТР и детей с СД, детей с ТР и детей с РАС. Значимые различия между речью детей с РАС и детей с СД выявлены для признаков: среднее количество предложений в одной реплике; среднее количество токенов в реплике; среднее количество токенов в предложении; доля союзов, междометий, глаголов; доля глаголов повелительного и изъявительного наклонения; доля глаголов, обозначающих, что говорящий не включен в действие.

С использованием значимых признаков проведены эксперименты по построению классификационных моделей, позволяющих по репликам из диалогов определять принадлежность реплики ребенку с ТР, СД, РАС. Результаты экспериментов представлены в табл. 5.

Таблица 5

Результаты классификации диалогов детей

Results of classification of children’s dialogues

Table 5

Метод	Диагноз	Точность / precision	Полнота / recall	F1-мера	Точность / accuracy
Градиентный бустинг	ТР	0,89	0,80	0,84	0,75
	СД	0,60	0,64	0,62
	РАС	0,75	0,77	0,76
Случайный лес	ТР	0,90	0,95	0,93	0,88
	СД	0,91	0,71	0,80
	РАС	0,86	0,91	0,89
AdaBoost	ТР	0,90	0,95	0,93	0,83
	СД	0,67	0,71	0,69
	РАС	0,85	0,80	0,82
Базовая модель	ТР	0,71	0,86	0,78	0,76
	РАС	0,82	0,66	0,73

Использование метода «случайный лес» для предсказания меток классов позволило достичь точности 88 %. В результате 95 % диалогов детей с ТР были правильно классифицированы (19 из 20, один диалог был отнесен к РАС). Для детей с атипичным развитием правильно классифицированы 71 % диалогов детей с СД (11 из 14, 3 диалога были отнесены к РАС), 91 % диалогов детей с РАС (31 из 35, 2 диалога были отнесены к диалогу детей с ТР и 2 – к диалогу детей с СД). Результаты экспериментов значительно превышают базовый уровень [Cho et al., 2019]. Однако это может быть связано, в том числе, с разной степенью тяжести РАС у детей в нашем эксперименте и экспериментах коллег. Полученное решение также превышает результаты, опубликованные в работе [Makhnytkina et al., 2021], за счет рассмотрения новых морфологических признаков и тональностей слов.

Заключение

В статье представлены результаты пилотного исследования различий в речи мальчиков с ТР, СД и РАС с использованием методов машинного обучения. Выявлены лингвистические особенности диалогов детей с типичным и атипичным развитием. Из 45 рассматриваемых признаков 36 являются различительными для изучаемых групп. В среднем значения значимых лингвистических признаков диалогов детей с РАС находятся между значениями признаков для диалогов детей с ТР и детей с СД. Подход на основе использования классификатора «случайный лес» позволил добиться точности классификации диалогов в 88 %, при этом наилучшее качество было достигнуто для диалогов детей с типичным развитием (accuracy = 95 %) и детей с РАС (accuracy = 91 %), а наихудшее – для детей с СД (accuracy = 71 %). В ряде исследований, например [Cho et al., 2019], было показано, что для повышения точности классификации диалогов детей с типичным и атипичным развитием полезным является объединение аудио- и текстовой модальности. В дальнейшем мы планируем проанализировать речевой материал детей с другими типами нарушений развития для уточнения и подтверждения специфичности выявленных в данном исследовании различий между группами детей и провести эксперименты по мультимодальному (текстовые и аудиоданные) распознаванию состояний детей, что может улучшить качество классификационных моделей.