Feb, 2024

通过大型语言模型合成数据检测难治性抑郁的临床特征

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TL;DR通过大型语言模型和 BERT 基于跨度抽取模型，能够提取和标记与难治性抑郁症相关的各种正面和负面因素的文本跨度，为未来医疗应用提供了希望。
发现论文，激发创造
  • 通过社交媒体文本深度建模临床抑郁症

    本文研究使用 DSD 模型和社交媒体帖子来检测用户级别的临床抑郁，通过提取临床相关特征和用户发布活动的时间模式，最终提高了临床抑郁的检测准确性。

    Oct, 2022

  • 基于社交媒体文本的抑郁症状建模：一种半监督学习方法

    使用半监督学习和大规模文本预训练语言模型，基于社交媒体语言数据，构建了最大的自述抑郁症状识别数据集，并训练出表现显著提高的抑郁症状检测模型。

    Sep, 2022

  • 我们关心：多模态抑郁症检测与知识注入型心理健康治疗响应生成

    使用非语言线索检测抑郁症，引入虚拟助手与认知行为疗法基于的回应，取得了显著成果。

    Jun, 2024

  • 利用大型语言模型在社交媒体上进行抑郁症检测

    通过分析社交媒体上用户的历史帖子，我们提出了一种名为 DORIS 的新型抑郁症检测系统，结合医学知识和大型语言模型的最新进展，在早期检测和干预上具有重要作用，并且该系统通过结合传统分类器和大型语言模型，融合医学知识引导的特征，实现了高准确性和可解释性的预测结果。

    Mar, 2024

  • DeepLearningBrasil@LT-EDI-2023：探索社交媒体文本中用于检测抑郁症的深度学习技术

    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

  • 利用 ChatGPT 生成的数据从社交媒体检索抑郁症状

    本研究使用 ChatGPT 生成合成数据，并使用语义搜索和余弦相似度来确定 Reddit 社交媒体句子对 BDI-II 症状的相关性，发现对于句子嵌入，使用专门用于语义搜索的模型胜过对精神健康数据进行预训练的模型。

    Jul, 2023

  • DepreSym：一个抑郁症状标注语料库及 LLMs 作为心理标志评估者的角色

    通过挖掘互联网用户发布的在线出版物中的抑郁症迹象，计算机方法可以进行抑郁症检测，但是现有集合上训练的解决方案具有较有限的概括性和可解释性。为解决这些问题，最近的研究表明，通过识别抑郁症状可以得到更稳健的模型。eRisk 倡议在这一领域推动研究，并最近提出了一个新的排名任务，重点是开发搜索方法来找到与抑郁症状相关的句子。这个搜索挑战依赖于贝克抑郁症量表（BDI-II）指定的症状，该量表被广泛应用于临床实践。根据参与系统的结果，我们推出了 DepreSym 数据集，该数据集包含 21580 个句子，根据其与 21 个 BDI-II 症状的相关性进行了注释。这些标记的句子来自各种排名方法的池，最终数据集是推进模型开发的宝贵资源，其中包括临床症状等抑郁标记。由于相关性注释的复杂性质，我们设计了一个由三名专家评估员（包括一位专业心理学家）进行的强大评估方法。此外，我们在这里探讨了使用最近的大型语言模型（ChatGPT 和 GPT4）作为潜在评估员的可行性，对其性能进行了全面的考察，确定了它们的主要局限性，并分析了它们作为人类标注者的补充或替代角色。

    Aug, 2023

  • 大型语言模型中的临床数据生成的两个方向：数据到标签和标签到数据

    通过利用大规模语言模型生成合成的临床数据，我们研究了其在检测阿尔茨海默病相关迹象和症状方面的潜力，证明了大规模语言模型能够提高系统性能并生成不泄露敏感信息的数据集。

    Dec, 2023

  • 利用神经网络和语言元数据对文本序列中的抑郁症状进行早期检测

    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

  • 基于双向 LSTM 和时间分布的 CNN 的语调和语义特征预测抑郁症严重程度

    提出了一种基于多模态语音和文本表达的关注机制用于预测抑郁症，使用 DAIC-WOZ 数据集训练所提出的模型，分别在音频、文本和多模态情况下进行了实验，并取得了较好的预测效果。

    Feb, 2022