MAMA-Memeia！基于认知分析疗法（CAT）Competencies的多方位多智能体协作用于抑郁症状识别
计算与语言
2026-01-01 v1
摘要
近年来，meme 已从仅作为幽默交流媒介演变为用户自由表达各种情绪的渠道。随着 meme 用于表达抑郁情绪的应用日益增长，我们开展了一项研究，旨在识别来自在线社交媒体平台上分享的 meme 所展现的抑郁症状。我们引入 RESTOREx 作为检测社交媒体上抑郁症状的关键资源，该资源基于大型语言模型（Large Language Model, LLM）生成的解释与人工标注相结合。我们提出 MAMAMemeia，一种基于临床心理学中的认知分析疗法（Cognitive Analytic Therapy, CAT）Competencies 方法构建的协作式多智能体多维度讨论框架。MAMAMemeia 在当前最先进方法基础上提升了 7.55% 的宏平均 F1 分数，被确立为与超过 30 种方法相比较后的新基准。
引用
@article{arxiv.2512.25015,
title = {MAMA-Memeia! Multi-Aspect Multi-Agent Collaboration for Depressive Symptoms Identification in Memes},
author = {Siddhant Agarwal and Adya Dhuler and Polly Ruhnke and Melvin Speisman and Md Shad Akhtar and Shweta Yadav},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.25015},
year = {2026}
}
备注
Accepted by AAAI 2026