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MOSSBench：你的多模态语言模型对安全查询过于敏感吗？
通过研究发现，高级多模态大型语言模型（MLLMs）和人类一样容易出现认知失真，即在不同情境下对特定刺激作出夸大的反应。在研究中，我们识别出三类触发现有 MLLMs 过度敏感的刺激：夸大风险、否定伤害和违反直觉的解释。通过提出多模态过敏性基准
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14 days ago
认知偏差句子的检测与正向重建：普通话数据集和评估
本研究介绍了一个基于正面心理学理论的积极重建框架。利用自然语言处理技术，包括转移学习、微调预训练网络和提示工程，我们展示了自动化工具在检测认知失真和积极重建两个任务上的有效性，从而为多语言积极重建做出了贡献。
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a month ago
ERD：一个提升 LLM 推理能力用于认知失调分类的框架
使用大语言模型（LLMs）提高心理治疗的可访问性备受关注。本文提出了 ERD，通过提取与认知失调相关的部分和多智能体辩论推理步骤的辅助模块，提高了基于 LLM 的认知失调分类性能。在公共数据集上的实验结果表明，ERD 提高了多类 F1 分数
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4 months ago
抑郁症患者在社交媒体上表现出更多扭曲的思维
社交媒体上诊断为抑郁症患者的个体表现出较高的认知失调水平，尤其是个人化和情感推理，这种失调效应特定于表达的内容，可能会成为公认的导致抑郁症的在线语言模式的检测和缓解的依据，并有助于解释社交媒体对心理健康的负面影响。
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4 years ago
心理健康文本中认知失调的自动检测与分类
本研究提出了一种基于机器学习的框架，用于从两个包含常见认知失真内容的心理健康自由文本数据集中自动检测和分类 15 种认知失真类型。通过区分不同扭曲和非扭曲段落，该模型实现了加权 F1 得分 0.88。对于对扭曲段落进行分类，该模型在更大的众
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5 years ago
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