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利用 Whisper 和大型语言模型进行基于自发语音的自杀风险检测
对于自杀风险的早期检测非常重要，本研究通过青少年自发言语对自杀风险进行自动检测，并收集了汉语数据集，包括来自千名年龄在十到十八岁之间的青少年 15 小时的自杀言语进行实验。通过使用 Whisper 语音模型和大型文本语言模型 (LLM) 来
PDFa month ago
大型语言模型与专家相当：识别青少年在线论坛中的心理健康因素
儿童和青少年的心理健康在过去几年中不断恶化。大型语言模型（LLMs）的出现为监测和干预的成本和时间效率提供了很大希望。我们创建了一个 Reddit 帖子的新数据集，经过专家精神科医生的标注，用于以下类别：创伤，不稳定性，病情，症状，自杀倾向
PDF2 months ago
面向安全演化的基于人工智能（AI）的对话代理系统，支持青少年心理和性健康知识探索
通过对青少年与基于人工智能（AI）的会话代理之间的互动知识发现过程中的意外风险的讨论，本文呼吁对为保障青少年的安全与 AI 代理的进化进行讨论。
PDF3 months ago
仇恨言论：一种由 Discord 上的青少年产生的对话数据集
社交媒体上表达仇恨内容的数量不断上升，年轻人在这方面的受影响较为明显，因此研究自动化仇恨言论分类对于理解数据中的偏见十分重要。本研究提供了一个现代化且匿名的青少年语言数据集，其中包括了 88,395 条带有注释的聊天消息，以提高分类的普适性
PDF10 months ago
NIPS使用神经网络预测青少年自杀尝试
本文利用深度神经网络模型，通过机器学习方法处理现有的电子健康记录，在 522,056 个加州青少年的历史记录数据中，预测出其在 2010 年是否有自杀未遂行为（二元分类问题），并取得了敏感度为 0.703，特异度为 0.980 和 AUC
PDF7 years ago