基于预训练转换器检测心理健康文本中的情感漂移
计算与语言
2025-12-16 v1 人工智能
摘要
本研究探讨情感漂移：单篇文本中情感状态的变化，尤其在与心理健康相关信息中。虽然情感分析通常将整个消息分类为积极、消极或中性，但细腻的情感随时间变化往往被忽视。本研究检测句子级情感，并使用预训练的转换器模型（如 DistilBERT 和 RoBERTa）计算情感漂移分数。结果为理解心理健康对话中的情感动态提供了见解。该方法可用于更好地理解情感动态。
关键词
引用
@article{arxiv.2512.13363,
title = {Detecting Emotion Drift in Mental Health Text Using Pre-Trained Transformers},
author = {Shibani Sankpal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.13363},
year = {2025}
}
备注
14 pages, 12 figures