Reglare fină a modelelor lingvistice mari pentru a detecta riscul depresiei prin limbaj autoreferențial negativ în textul pe smartphone-uri al adolescenților
Acest studiu a evaluat dacă modelele bazate pe transformer, inclusiv GPT-4, ar putea îmbunătăți detectarea riscului de depresie prin analiza limbajului autorefrențial negativ în texte de smartphone provenind de la 223 adolescenți (vârsta ~16 ani) pe o perioadă de 12 luni, comparând cu abordările tradiționale bazate pe reguli. Modelele transformer fine-tuned au demonstrat performanțe superioare în identificarea simptomelor depresive și a tiparelor zilnice de dispoziție, ceea ce sugerează că comunicarea digitală naturalistă poate ajuta la identificarea adolescenților cu risc de depresie.