基于 AI 的文本数据中的倦怠识别方法

Marina Zavertiaeva; Petr Parshakov; Mikhail Usanin; Aleksei Smirnov; Sofia Paklina; Anastasiia Kibardina

基于 AI 的文本数据中的倦怠识别方法

计算与语言 2026-01-27 v1 人工智能

作者: Marina Zavertiaeva , Petr Parshakov , Mikhail Usanin , Aleksei Smirnov , Sofia Paklina , Anastasiia Kibardina

摘要

本研究引入一种基于 AI 的方法, 利用自然语言处理(NLP)从文本数据中检测倦怠. 该方法依赖最初用于情感分析训练的 RuBERT 模型, 随后使用两个数据源进行微调: 一种是使用 ChatGPT 生成的合成句子, 另一种是来自关于倦怠的俄罗斯 YouTube 视频用户评论. 生成的模型为输入文本分配倦怠概率, 可应用于处理大量书面通信, 以监控高压工作环境中与倦怠相关的语言信号.

关键词

倦怠检测自然语言处理 RuBERT 情感分析基于 AI 的方法

引用

@article{arxiv.2601.17993,
  title  = {AI-based approach to burnout identification from textual data},
  author = {Marina Zavertiaeva and Petr Parshakov and Mikhail Usanin and Aleksei Smirnov and Sofia Paklina and Anastasiia Kibardina},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2601.17993},
  year   = {2026}
}

备注

9 pages, 2 figures

基于 AI 的文本数据中的倦怠识别方法

摘要

关键词

引用

备注

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