Read, Diagnose and Chat: Towards Explainable and Interactive LLMs-Augmented Depression Detection in Social Media

要約

タイトル
– 社交メディアにおける説明可能でインタラクティブなLLMs強化型うつ病検出：読み取り、診断、チャット

要約
– LLMをベースとした新しいうつ病検出システムを提案。
– 診断だけでなく、自然言語対話に基づく診断エビデンスや個人的な推奨事項も提供。
– 大量のテキスト処理や専門的な診断基準を統合するなどの課題について取り組んでいる。
– 様々な設定で従来の手法を上回る性能を示し、事例研究を通じてデモンストレーションしている。

要点
– LLMを使用した説明可能でインタラクティブなうつ病検出システムを提案。
– 診断だけでなく、対話に基づく診断エビデンスと個人的な推奨事項を提供。
– 大量のテキスト処理や専門的な診断基準の統合といった課題に取り組んでいる。
– 従来の手法を上回る性能を示し、事例研究を通じてデモンストレーションしている。

要約(オリジナル)

This paper proposes a new depression detection system based on LLMs that is both interpretable and interactive. It not only provides a diagnosis, but also diagnostic evidence and personalized recommendations based on natural language dialogue with the user. We address challenges such as the processing of large amounts of text and integrate professional diagnostic criteria. Our system outperforms traditional methods across various settings and is demonstrated through case studies.

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