LLM增强的抑郁治疗归一化与基于方面的情感分析
计算与语言
2026-03-16 v1
摘要
治疗抗抑郁症（TRD）是一种重度抑郁症形式，患者尽管经历多个充足的治疗试验仍无法实现缓解。尽管存在大量关于TRD的药物选项证据，但试验往往未能完全捕捉患者报告的耐受性。大规模线上支持叙述因此提供了患者如何描述和评估药物在真实世界中的使用的互补视角。在本研究中，我们构建了包含5,059篇2010年至2025年提及TRD的 Reddit帖子的语料库，这些帖子来自3,480名来自28个精神健康相关子版块的订阅者。其中3,839篇帖子提及至少一种药物，经基于词典的规范化（包括品牌名称、拼写错误和口语化表达）后，产生81种通用名称药物的23,399次提及。我们通过在SMM4H 2023治疗-情感 Twitter语料库上微调 DeBERTa-v3 并采用大型语言模型生成的数据增强，开发了基于方面的情感分类器，在共享任务测试集上实现0.800的微F1分数。将该分类器应用于Reddit，我们量化了药物在三个类别（积极、中性、消极）中的情感，并按药物、订阅者、子版块和年份进行跟踪。总体而言，23.1%的药物提及为中性，14.8%为消极，13.1%为积极。传统抗抑郁药，尤其是SSRIs和SNRIs，显示出持续的消极于积极比例，而氨基苷和酮氨基酮则表现出较为有利的情感轮廓。这些发现表明，规范化的药物提取结合基于方面的情感分析可帮助表征TRD相关Reddit话语中患者感知的治疗经验，补充临床证据以获得大规模患者生成的视角。
引用
@article{arxiv.2603.12343,
title = {LLM-Augmented Therapy Normalization and Aspect-Based Sentiment Analysis for Treatment-Resistant Depression on Reddit},
author = {Yuxin Zhu and Sahithi Lakamana and Masoud Rouhizadeh and Selen Bozkurt and Rachel Hershenberg and Abeed Sarker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.12343},
year = {2026}
}