基于咨询与心理治疗转录片段评估大语言模型用于焦虑和抑郁分类的能力
计算与语言
2024-07-19 v1 计算机与社会
新兴技术
机器学习
摘要
我们旨在评估传统机器学习和大语言模型(LLMs)在从长篇对话转录文本中分类焦虑和抑郁方面的效果。我们对BERT、RoBERTa、Longformer等既定变换器模型进行微调，训练了使用特征工程的支持向量机，并通过提示技术评估GPT模型。我们观察到，最先进的模型未能显著提升分类结果，与传统机器学习方法相当。
引用
@article{arxiv.2407.13228,
title = {Evaluating Large Language Models for Anxiety and Depression Classification using Counseling and Psychotherapy Transcripts},
author = {Junwei Sun and Siqi Ma and Yiran Fan and Peter Washington},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.13228},
year = {2024}
}