使用 BERT 和 MentalBERT 模型，将额外的语言信息注入到社交媒体上进行的压力和抑郁症检测中，通过 Multimodal Adaptation Gate 此方法在三个公开数据集上的表现有所提高。标签平滑化可以提高模型性能和调整模型。在压力和抑郁症文章中观察到了语言差异。
May, 2023
本文探讨了对话中抑郁情绪的特征以及用 Multi-Task Learning 方法来提高抑郁情绪检测的准确性，最终证明了抑郁和情绪、对话组织之间的相关性。
Jul, 2022
利用机器学习和自然语言处理方法，在社交媒体上提出了一种自动检测抑郁症的方法。该方法采用文本表示的多种类型来检测抑郁症，并通过情感信息进行上下文化描述。该研究分析了分类模型的能量消耗，并建立了分类精度和计算成本之间的权衡。实验表明，提出的上下文化策略可以提高分类精度，并且使用 Transformers 的方法可以将总体 F 分数提高 2％，但能源成本增加一百倍。最后，该工作为未来的节能系统铺平了道路，同时考虑了性能和能源消耗。
Jun, 2023
本文提出了一种基于预训练模型，使用图像和文本嵌入的弹性时间丰富多模态变压器模型，用于从社交媒体消息中检测抑郁症，结果表明该方法超越了其他方法，达到了 0.931 F1 值，是目前最先进的方法。
Jan, 2023
本文介绍了我们参加 IberLEF 2023 中的 MentalRiskES 任务，使用传统机器学习和深度学习技术预测了个体社交媒体活动导致抑郁的可能性，其中使用 BRET-based 模型微调和使用线性回归器作为输入的句子嵌入的两种建模方法，结果表明后者获得了更好的结果。
使用深度学习技术和情感知识来检测社交网络上的压抑情绪和负面情感，以提高抑郁症的识别效果。
通过使用基于不同单词嵌入的卷积神经网络和基于用户级语言元数据的分类，本文着眼于利用社交平台上的信息对抑郁症进行早期检测，同时提出了一种略微修改的 ERDE 得分用于衡量早期检测系统，并评估了用于相同领域的大型语料库的新单词嵌入
Apr, 2018
通过深度学习多任务学习框架对多种病情进行建模，包括性别预测作为附加任务，实现对自杀风险和心理健康状况的低误诊率预测，且该多任务学习模型在狭窄训练数据的心理健康任务上也获得了显著的提升。
Dec, 2017
研究表明，利用预训练语言模型和 Transformer 组合可以有效自动处理社交媒体上表达情感的文章，实现抑郁症自动诊断，并能有效地提高分类器的性能。
本研究旨在通过深度学习方法，结合 RoBERTa 和 DeBERTa 模型，并利用 DepSign-LT-EDI 任务对社交媒体文本进行分类，进一步加强对精神健康对话的理解，最终取得了优越的性能表现，同时提供了相关代码以促进透明度和进一步发展。
Nov, 2023