Textual emotion detection utilizing a transfer learning approach.
利用轉移學習方法進行文本情感檢測。 J Supercomput 2023-09-28

傳統深度學習模型在文本情感檢測上有挑戰，需要大量數據、計算資源和時間。本文討論使用遷移學習，特別是EmotionalBERT，來改善情感檢測，無需大量數據或時間。研究比較EmotionalBERT和RNN模型在兩個數據集上的表現，強調訓練數據大小對模型性能的影響。 PubMed DOI

Automatic depression severity assessment with deep learning using parameter-efficient tuning.
利用參數高效調整的深度學習進行自動抑鬱症嚴重程度評估。 Front Psychiatry 2023-07-04

研究使用深度學習模型，根據臨床訪談記錄自動評估抑鬱症程度。提出新方法解決缺乏數據問題，利用預訓練語言模型和高效參數調整。實驗顯示新模型效果優，且避免過度擬合，適應預訓練模型於抑鬱症評估。結果顯示前綴調整可成為開發自動抑鬱症評估工具的有用方法。 PubMed DOI

MultiWD: Multi-label wellness dimensions in social media posts.
社交媒體帖文中的多標籤健康維度。 J Biomed Inform 2024-03-09

Halbert L. Dunn認為健康觀念要包含社交和心理健康，忽略這些可能會損害心理健康。面對面的治療有助於揭示潛在問題，避免嚴重的心理疾病。我們研究了一種方法，用於辨識Reddit帖子中的健康指標，建立了包含3281個實例的MultiWD數據集。我們使用先進的分類器識別健康維度，發現微調的BERT模型在F1分數方面表現最佳，達到76.69。這凸顯了在開發準確標記健康維度的AI模型時，領域特定知識的重要性。 PubMed DOI

A platform for connecting social media data to domain-specific topics using large language models: an application to student mental health.
使用大型語言模型將社交媒體數據與特定領域主題相連的平台：以學生心理健康應用為例。 JAMIA Open 2024-01-23

這平台運用先進人工智慧技術，分析社群媒體文字資料，找出相關話題。透過 BERTopic 分群貼文，辨識相關句子，提升分析效果。以大學生心理健康為例，顯示在辨識抑鬱等議題上的實用性。為研究人員提供工具，分析龐大非結構化資料，找出相關部分，具潛力應用於心理健康研究。 PubMed DOI

Capacity of Generative AI to Interpret Human Emotions From Visual and Textual Data: Pilot Evaluation Study.
生成式人工智慧從視覺和文本數據中解讀人類情緒的能力：初步評估研究。 JMIR Ment Health 2024-02-23

研究比較了ChatGPT-4和Google Bard在理解視覺和文字情感方面的能力。ChatGPT-4在視覺情感辨識表現優秀，接近人類水準；Google Bard在這方面表現不穩定。兩者在文字情感理解方面都表現不錯。研究指出情感辨識在AI發展中的重要性，呼籲使用多元數據、與專家合作，並強調政府監督以確保透明度和病患隱私。 PubMed DOI

Using Large Language Models to Understand Suicidality in a Social Media-Based Taxonomy of Mental Health Disorders: Linguistic Analysis of Reddit Posts.
利用大型語言模型理解社交媒體中自殺意念的精神健康疾病分類：對Reddit帖子的語言分析。 JMIR Ment Health 2024-05-21

研究使用大型語言模型分析Reddit上有關自殺意念的討論，發現許多常見主題，像是社會脫節感、負擔感、絕望和創傷。在心理健康子版（包括r/SuicideWatch）的290萬篇帖子中進行分析，辨識出幸福感、尋求支持和痛苦程度等獨特語言維度。研究結果支持現有自殺理論，也符合心理健康疾病的診斷分類系統。這種方法有助於深入了解線上分享的情緒和經歷，並驗證完善心理健康理論。 PubMed DOI

A dataset of synthetic art dialogues with ChatGPT.
合成藝術對話與 ChatGPT 的數據集。 Sci Data 2024-07-27

這篇論文介紹了Art_GenEvalGPT，一個新創的藝術對話數據集，透過ChatGPT生成。這個數據集專注於深入探討藝術作品、藝術家及風格，並融入情感元素和不同角色的對話（如教師與學生）。它包含13,870個對話，涵蓋799件藝術作品、378位藝術家和26種藝術風格。經過自動和手動評估，對話品質都很高。此外，論文還提供了有效的詞彙和語義指標來評估客觀屬性，並報告大型語言模型在檢測情感和主觀性方面達到92%的準確率。 PubMed DOI

Explainable depression symptom detection in social media.
社交媒體中可解釋的憂鬱症狀檢測。 Health Inf Sci Syst 2024-09-09

這篇論文探討了基於變壓器的模型，旨在檢測社交媒體上用戶生成內容中的抑鬱症狀。研究強調了解釋性的重要性，特別是對健康專業人員而言。作者提出兩種方法：一是將分類和解釋任務分開，二是整合到同一模型中。他們還利用對話型大型語言模型（LLMs）進行上下文學習和微調，生成的自然語言解釋與症狀相符，讓臨床醫生更易理解模型輸出。評估結果顯示，能在提供可解釋的解釋的同時，達到高分類性能。 PubMed DOI

Language sentiment predicts changes in depressive symptoms.
語言情感預測抑鬱症狀的變化。 Proc Natl Acad Sci U S A 2024-09-16

這項研究探討簡短書面回應的情感與抑鬱症狀變化的關係，招募了467名參與者，並使用PHQ-9評估抑鬱症狀。研究發現，人類評審和大型語言模型（如ChatGPT）的情感分析能有效預測三週內的抑鬱症狀變化，而語言查詢工具（LIWC）則無法。研究還指出，語言情感與當前情緒有關，但能獨立預測抑鬱症狀變化，顯示結合AI工具的情感分析可作為預測精神症狀的有效方法。 PubMed DOI

Using Large Language Models to Detect Depression From User-Generated Diary Text Data as a Novel Approach in Digital Mental Health Screening: Instrument Validation Study.
使用大型語言模型從用戶生成的日記文本數據中檢測抑鬱症：數位心理健康篩檢中的新方法及工具驗證研究。 J Med Internet Res 2024-09-18

抑鬱症對全球影響深遠，影響工作效率和殘疾率。雖然早期發現很重要，但現有的篩檢工具常缺乏客觀性。研究者正探索影像分析、血液標記及日記寫作等客觀指標。這項研究利用情感日記應用程式，評估91名參與者的日記文本，並使用GPT-3.5和GPT-4等大型語言模型進行抑鬱症檢測。結果顯示，微調後的GPT-3.5準確率達90.2%，顯示用戶生成的文本在臨床檢測抑鬱症上具潛力，未來可結合其他可測量指標進一步研究。 PubMed DOI

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