通过语义投影测量心理状态：一种基于理论驱动的语言评估方法

自然语言处理的最新进展使得从语言中越来越准确地估计心理特征成为可能。然而，现有的大多数方法依赖于训练用于预测问卷得分的监督模型，限制了其跨语境的可解释性和泛化能力。本研究引入了一个理论驱动且完全无监督的框架，利用语义投影直接从自然语言中测量心理状态。心理构念被操作化为可解释的语义轴，这些轴源自评估抑郁、焦虑和担忧的经过验证的临床量表中的词汇锚点和条目。参与者的文本回复使用 Sentence-BERT 进行嵌入，并投影到这些轴上，以在多种回复格式（包括选词、生成词、短语和自由文本回复）中生成连续的心理得分。投影得分通过与标准化临床测量的相关性、分半信度分析、衰减校正、使用 Wasserstein 距离的分布相似性以及与基于词典的情感分析（VADER）的比较进行评估。结果表明，投影得分与临床测量之间存在强关联，特别是在选词、写词和短语等结构化格式中。当作为整篇文本分析时，自由文本回复产生的结果较弱，但在应用句子级聚合策略后，性能显著提升。这些发现支持语义投影作为心理评估中监督语言模型的一种可解释且可扩展的替代方案，并强调了回复格式和文本处理策略在基于语言的心理健康测量中的重要性。