Hacia la interpretabilidad de la detección anticipada de riesgos de depresión utilizando grandes modelos de lenguaje
作者: Horacio Thompson, Maximiliano Sapino, Edgardo Ferretti, Marcelo Errecalde
分类: cs.CL
发布日期: 2025-03-26
备注: In Spanish language, In 30° Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC 2024), La Plata, Argentina
期刊: In Libro de Actas CACIC 2024, pp. 72-81
💡 一句话要点
利用大语言模型与可解释推理，解决西班牙语抑郁风险早期检测问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 抑郁风险早期检测 大语言模型 可解释性 上下文学习 西班牙语 心理健康 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有方法在抑郁风险早期检测中缺乏可解释性，难以理解模型决策过程。
- 论文提出基于大语言模型的EDR方法，利用上下文学习和专家推理标准，提升模型性能。
- 实验结果表明，该方法能够获得准确的预测，并提供可解释的推理过程，增强了模型的可信度。
📝 摘要（中文）
网络上的抑郁风险早期检测（EDR）旨在尽早识别高危用户。尽管大型语言模型（LLMs）已证明能够高效地解决各种语言任务，但在特定领域评估其推理能力至关重要。本文提出了一种利用LLMs在西班牙语文本上解决与抑郁症相关的EDR问题的方法，并提供人类可解释的响应。我们定义了一个推理标准，通过专家视角分析用户，将上下文学习应用于Gemini模型，并对其性能进行定量和定性评估。结果表明，可以获得准确的预测，并由解释性推理支持，从而更深入地理解解决方案。我们的方法通过利用LLMs的力量，为解决EDR问题提供了新的视角。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决西班牙语文本中抑郁风险的早期检测问题。现有方法在可解释性方面存在不足，难以理解模型做出判断的原因，这限制了其在实际应用中的信任度和可靠性。此外，针对西班牙语的抑郁风险检测资源相对匮乏，也增加了问题的难度。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）强大的语言理解和生成能力，结合上下文学习和专家推理标准，使模型能够像专家一样进行推理，并提供可解释的判断依据。通过这种方式，不仅可以提高模型的预测准确率，还可以增强模型的可信度和透明度。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 定义推理标准：根据抑郁症专家的知识和经验，制定一套用于评估用户文本的推理标准。2) 上下文学习：构建包含问题和答案的示例，作为LLM的上下文输入，引导模型学习如何进行抑郁风险评估。3) 模型推理：将用户文本输入到LLM中，模型根据上下文示例和推理标准，生成对用户抑郁风险的评估和解释。4) 评估：对模型的预测结果进行定量和定性评估，验证其准确性和可解释性。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将大语言模型与可解释推理相结合，使其不仅能够进行抑郁风险预测，还能提供人类可理解的解释。这与传统的黑盒模型形成鲜明对比，增强了模型的可信度和实用性。此外，针对西班牙语文本的EDR研究也具有一定的创新性。
关键设计：论文使用了Gemini模型，并采用了上下文学习的方法。关键设计包括：1) 推理标准的制定，需要领域专家的参与，确保其专业性和有效性。2) 上下文示例的选择，需要包含各种类型的用户文本和对应的评估结果，以提高模型的泛化能力。3) 评估指标的选择，需要综合考虑模型的准确率和可解释性，例如可以使用准确率、召回率、F1值等指标来评估模型的预测性能，并使用人工评估来评估模型生成的解释的质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
研究结果表明，该方法能够获得准确的抑郁风险预测，并提供可解释的推理过程。通过定量和定性评估，验证了模型在西班牙语文本上的有效性。与传统方法相比，该方法在可解释性方面具有显著优势，为EDR问题提供了新的解决方案。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于在线心理健康咨询、社交媒体平台风险预警、以及个性化心理健康干预等领域。通过早期识别潜在的抑郁风险用户，可以及时提供帮助和支持，降低抑郁症的发生率和危害，具有重要的社会价值和应用前景。
📄 摘要（原文）
Early Detection of Risks (EDR) on the Web involves identifying at-risk users as early as possible. Although Large Language Models (LLMs) have proven to solve various linguistic tasks efficiently, assessing their reasoning ability in specific domains is crucial. In this work, we propose a method for solving depression-related EDR using LLMs on Spanish texts, with responses that can be interpreted by humans. We define a reasoning criterion to analyze users through a specialist, apply in-context learning to the Gemini model, and evaluate its performance both quantitatively and qualitatively. The results show that accurate predictions can be obtained, supported by explanatory reasoning, providing a deeper understanding of the solution. Our approach offers new perspectives for addressing EDR problems by leveraging the power of LLMs.