論文の概要: Enhancing Depression Detection with Chain-of-Thought Prompting: From Emotion to Reasoning Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05879v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 12:30:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:35:31.415549
• Title: Enhancing Depression Detection with Chain-of-Thought Prompting: From Emotion to Reasoning Using Large Language Models
• Title（参考訳）: チェーン・オブ・サート・プロンプティングによる抑うつ検出の強化:大規模言語モデルを用いた感情から推論へ
• Authors: Shiyu Teng, Jiaqing Liu, Rahul Kumar Jain, Shurong Chai, Ruibo Hou, Tomoko Tateyama, Lanfen Lin, Yen-wei Chen,
• Abstract要約: うつ病は世界中で障害の主な原因の1つである。 大規模言語モデルの最近の進歩は、精神的な健康問題に対処する上で有望であることを示している。 そこで本研究では,抑うつ検出の性能と解釈性を両立するChain-of-Thought Prompting手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.43184936918456
• License:
• Abstract: Depression is one of the leading causes of disability worldwide, posing a severe burden on individuals, healthcare systems, and society at large. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have shown promise in addressing mental health challenges, including the detection of depression through text-based analysis. However, current LLM-based methods often struggle with nuanced symptom identification and lack a transparent, step-by-step reasoning process, making it difficult to accurately classify and explain mental health conditions. To address these challenges, we propose a Chain-of-Thought Prompting approach that enhances both the performance and interpretability of LLM-based depression detection. Our method breaks down the detection process into four stages: (1) sentiment analysis, (2) binary depression classification, (3) identification of underlying causes, and (4) assessment of severity. By guiding the model through these structured reasoning steps, we improve interpretability and reduce the risk of overlooking subtle clinical indicators. We validate our method on the E-DAIC dataset, where we test multiple state-of-the-art large language models. Experimental results indicate that our Chain-of-Thought Prompting technique yields superior performance in both classification accuracy and the granularity of diagnostic insights, compared to baseline approaches.
• Abstract（参考訳）: うつ病は世界中で障害の主な原因の1つであり、個人、医療システム、社会全体に深刻な負担をもたらしている。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、テキストベースの分析によるうつ病の検出など、精神的な健康問題に対処する上で有望であることを示している。 しかしながら、現在のLSMベースの手法は、しばしばニュアンスド症状の識別に苦慮し、透明でステップバイステップの推論プロセスが欠如しているため、精神状態の正確な分類と説明が困難である。 これらの課題に対処するため,LLMによる抑うつ検出の性能と解釈性の向上を目的としたChain-of-Thought Prompting手法を提案する。 本手法は,(1)感情分析,(2)二分抑うつ分類,(3)根本原因の同定,(4)重症度の評価の4段階に分類する。 これらの構造的推論ステップを通じてモデルを誘導することにより、解釈可能性を改善し、微妙な臨床指標を見渡すリスクを低減する。 提案手法をE-DAICデータセット上で検証し,複数の最先端の大規模言語モデルをテストする。 実験結果から,本手法は分類精度と診断結果の粒度の両方において,ベースラインアプローチと比較して優れた性能を示すことが示された。

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