論文の概要: Hacia la interpretabilidad de la detección anticipada de riesgos de depresión utilizando grandes modelos de lenguaje

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20939v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 19:14:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 18:49:11.290218
• Title: Hacia la interpretabilidad de la detección anticipada de riesgos de depresión utilizando grandes modelos de lenguaje
• Title（参考訳）: レングアエ共和国における戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時・戦時
• Authors: Horacio Thompson, Maximiliano Sapino, Edgardo Ferretti, Marcelo Errecalde,
• Abstract要約: スペイン語テキスト上でのLarge Language Models (LLM) を用いた抑うつ関連タスクの解法を提案する。 専門家を通してユーザを分析し,Geminiモデルにコンテキスト内学習を適用し,その性能を定量的かつ質的に評価するための推論基準を定義した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Early Detection of Risks (EDR) on the Web involves identifying at-risk users as early as possible. Although Large Language Models (LLMs) have proven to solve various linguistic tasks efficiently, assessing their reasoning ability in specific domains is crucial. In this work, we propose a method for solving depression-related EDR using LLMs on Spanish texts, with responses that can be interpreted by humans. We define a reasoning criterion to analyze users through a specialist, apply in-context learning to the Gemini model, and evaluate its performance both quantitatively and qualitatively. The results show that accurate predictions can be obtained, supported by explanatory reasoning, providing a deeper understanding of the solution. Our approach offers new perspectives for addressing EDR problems by leveraging the power of LLMs.
• Abstract（参考訳）: Web上の早期リスク検出(EDR)では、リスクのあるユーザを可能な限り早く特定する。 大規模言語モデル(LLM)は、様々な言語課題を効率的に解くことが証明されているが、特定の領域における推論能力を評価することが重要である。 本研究では,スペイン語テキスト上でのLLMを用いた抑うつ性EDRの解法を提案する。 専門家を通してユーザを分析し,Geminiモデルにコンテキスト内学習を適用し,その性能を定量的かつ質的に評価するための推論基準を定義した。 その結果、説明的推論によって正確な予測が得られ、解のより深い理解を提供することが示された。 提案手法は,LLMのパワーを活用してEDR問題に対処するための新たな視点を提供する。

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