Exploring Machine Learning and Language Models for Multimodal Depression Detection

📄 arXiv: 2508.20805v1 📥 PDF

作者: Javier Si Zhao Hong, Timothy Zoe Delaya, Sherwyn Chan Yin Kit, Pai Chet Ng, Xiaoxiao Miao

分类: cs.CL, cs.AI, cs.SD

发布日期: 2025-08-28

备注: This paper has been accepted by APCIPA ASC 2025

💡 一句话要点

探索机器学习与语言模型在多模态抑郁症检测中的应用

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态抑郁症检测 机器学习 深度学习 Transformer 大型语言模型 心理健康 特征融合

📋 核心要点

  1. 现有抑郁症检测方法在多模态数据融合和特征提取方面存在不足，难以有效捕捉不同模态间的复杂关联。
  2. 本文探索了XGBoost、Transformer和LLM等模型在多模态抑郁症检测中的应用，旨在寻找更有效的特征表征和模型架构。
  3. 实验结果揭示了不同模型在捕捉音频、视频和文本特征中抑郁相关信号的优劣，为多模态抑郁症检测提供了新的思路。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种基于机器学习和深度学习模型的多模态抑郁症检测方法，用于解决首届多模态人格感知抑郁症检测挑战。我们探索并比较了XGBoost、基于Transformer的架构以及大型语言模型（LLM）在音频、视频和文本特征上的性能。结果突出了每种模型在捕捉跨模态抑郁相关信号方面的优势和局限性，为心理健康预测的有效多模态表征策略提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态抑郁症检测问题。现有方法难以有效融合来自音频、视频和文本等不同模态的信息，并且缺乏对不同模态特征之间复杂关系的建模能力，导致检测精度不高。

核心思路：论文的核心思路是探索不同的机器学习和深度学习模型，包括XGBoost、Transformer和大型语言模型（LLM），以捕捉不同模态中与抑郁症相关的信号。通过比较这些模型在多模态数据上的性能，寻找最有效的特征表征和模型架构。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 数据预处理：对音频、视频和文本数据进行清洗和标准化。2) 特征提取：从每个模态中提取相关特征，例如音频的声学特征、视频的视觉特征和文本的语义特征。3) 模型训练：使用XGBoost、Transformer和LLM等模型对提取的特征进行训练。4) 模型评估：使用标准指标评估模型的性能，并比较不同模型的优劣。

关键创新：论文的关键创新在于对多种机器学习和深度学习模型在多模态抑郁症检测中的应用进行了全面的探索和比较。通过实验，揭示了不同模型在捕捉不同模态特征中抑郁相关信号的优劣，为未来的研究提供了重要的参考。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括：1) 特征选择：选择合适的音频、视频和文本特征，以最大程度地捕捉与抑郁症相关的信号。2) 模型架构：针对不同的模态和任务，选择合适的Transformer和LLM架构。3) 损失函数：使用合适的损失函数来优化模型的训练，例如交叉熵损失函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验比较了XGBoost、Transformer和LLM在多模态抑郁症检测中的性能，结果表明不同的模型在捕捉不同模态特征中的抑郁相关信号方面各有优势。这些结果为未来研究者选择合适的模型和特征提供了重要的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于心理健康评估、远程医疗、智能辅助诊断等领域。通过分析用户的语音、面部表情和文本信息，可以实现对抑郁症的早期筛查和诊断，为患者提供及时的心理干预和治疗，具有重要的社会价值和临床意义。

📄 摘要（原文）

This paper presents our approach to the first Multimodal Personality-Aware Depression Detection Challenge, focusing on multimodal depression detection using machine learning and deep learning models. We explore and compare the performance of XGBoost, transformer-based architectures, and large language models (LLMs) on audio, video, and text features. Our results highlight the strengths and limitations of each type of model in capturing depression-related signals across modalities, offering insights into effective multimodal representation strategies for mental health prediction.