論文の概要: RSPC: A Benchmark for Modeling Stress and Psychiatric Conditions in Digitally Mediated Relationships using Psychiatrist Annotations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.27247v1
- Date: Thu, 25 Jun 2026 16:33:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-26 18:46:32.358032
- Title: RSPC: A Benchmark for Modeling Stress and Psychiatric Conditions in Digitally Mediated Relationships using Psychiatrist Annotations
- Title（参考訳）: 精神科医アノテーションを用いたデジタル媒介関係におけるストレスと精神状態のモデル化のためのベンチマーク
- Abstract要約: 我々は、精神科医が診断カテゴリーに注釈を付けた1,799件のReddit投稿を含むストレス精神医学コーパス(RSPC)を紹介した。
我々は、多ラベル障害分類、トリガー検出、時間予測タスクにおいて、7つの微調整されたトランスフォーマーモデルと5つの大きな言語モデルをベンチマークする。
全体として、RCFPCは、リレーショナルコンテキストを考慮したNLPタスクのベンチマークを確立し、個人中心のヘルスモデリングからコンテキスト対応のヘルスモデリングへのシフトをサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.966303520095563
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In NLP, mental health conditions are often modeled as isolated phenomena, without interpersonal context. We use Reddit posts about long-distance relationships to capture both mental health distress and associated relational triggers. We introduce the Relational Stress and Psychiatry Corpus (RSPC) containing 1,799 Reddit posts annotated by psychiatrists for diagnostic categories, including the most prevalent mood disorders (anxiety and depression), relational stressor triggers, and indications of relationship phase. We benchmark seven fine-tuned transformer models and five large language models across multi-label disorder classification, relational trigger detection, and temporal phase prediction tasks. We find clear task-dependent differences between model families, with Claude-3-Haiku achieving the best disorder classification performance (Macro-F1 = 0.538) and GPT-4o obtaining the strongest relational trigger detection performance (Macro-F1 = 0.519), suggesting distinct model capabilities. We further find strong associations between anxiety disorders and chronic relational uncertainty. Overall, RSPC establishes a benchmark for NLP tasks that consider relational context and supports a shift from individual-centric to context-aware mental health modeling that captures the social and temporal dynamics of distress.
- Abstract（参考訳）: NLPでは、精神状態は、対人的文脈なしで、しばしば孤立した現象としてモデル化される。
私たちは、メンタルヘルスと関連するリレーショナルトリガーの両方をキャプチャするために、長距離関係に関するRedditの投稿を使用します。
我々は、最も一般的な気分障害(不安と抑うつ)、リレーショナルストレストリガー、関係相の徴候など、精神科医が診断カテゴリに注釈を付けた1,799件のReddit投稿を含むリレーショナルストレス・精神医学コーパス(RSPC)を紹介した。
マルチラベル障害分類,リレーショナルトリガ検出,時間位相予測タスクにまたがる7つの微調整変圧器モデルと5つの大言語モデルについてベンチマークを行った。
モデルファミリ間のタスク依存の違いは明らかであり,Claude-3-Haikuは最高の障害分類性能(Macro-F1 = 0.538)を達成し,GPT-4oは最強リレーショナルトリガ検出性能(Macro-F1 = 0.519)を得た。
さらに,不安障害と慢性的関係不確実性との間にも強い関連性があることが判明した。
全体として、RSPCは、関係性を考慮したNLPタスクのベンチマークを確立し、苦痛の社会的・時間的ダイナミクスを捉えた個人中心のメンタルヘルスモデリングからコンテキスト認識のメンタルヘルスモデリングへのシフトをサポートする。
関連論文リスト
- When Symptoms Are Not Enough: Evidence-Weighting Patterns in Large Language Model Psychiatric Screening [3.840718882315825]
今回我々は,不安障害,大うつ病,外傷後ストレス障害,現在の精神疾患の診断ラベルと組み合わせた555件の半構造化体験面接のSCIDアンコールベンチマークを紹介した。
誤陰性誤りが精神医学的根拠の欠如や症状の差分重み付け,機能障害,保護的内容の手がかりを反映しているかどうかを検討した。
GPT-4.1 MiniとGPT-5 Miniは最も一貫性のある障害特異的な精度を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-22T01:53:03Z) - Predicting Neuromodulation Outcome for Parkinson's Disease with Generative Virtual Brain Model [95.41752463487008]
パーキンソン病は世界中で1千万人以上に影響している。
個人間変異は経験的治療の選択を制限し、非無視的な外科的リスクとコストを増大させる。
我々は、このギャップをトレーニング済みのファインタニングフレームワークで埋めて、静止状態fMRIから直接結果を予測する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-31T02:36:10Z) - multiMentalRoBERTa: A Fine-tuned Multiclass Classifier for Mental Health Disorder [0.6308539010172308]
ソーシャルメディアからのメンタルヘルス障害の早期発見は、適切なリソースへのタイムリーなサポート、リスクアセスメント、参照を可能にするために重要である。
この研究は、一般的な精神状態のマルチクラス分類用に設計された微調整RoBERTaモデルであるMultiMentalRoBERTaを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-01T03:55:48Z) - Tri-Modal Severity Fused Diagnosis across Depression and Post-traumatic Stress Disorders [26.208414155165432]
外傷性ストレス障害(PTSD)は、しばしば関連症状と併存し、自動評価を複雑にする。
統合された三モーダル感情重大度フレームワークは,インタビューテキストと文レベルのトランスフォーマーの埋め込み,ログによる音声,デルタによるメル統計,アクションユニットによる顔信号,視線,頭,ポーズ記述子とを同期させる。
標準化された特徴は、キャリブレーションされた後期融合分類器を介して融合し、障害確率と特徴レベルの属性を出力する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-23T05:46:38Z) - Interpretable Neuropsychiatric Diagnosis via Concept-Guided Graph Neural Networks [56.75602443936853]
青少年の5人に1人は、不安、うつ病、行動障害などの精神状態または行動の健康状態と診断されている。
従来の研究では、障害予測にグラフニューラルネットワーク(GNN)アプローチを使用していたが、ブラックボックスのままであり、信頼性と臨床翻訳を制限している。
本研究では,解釈可能な機能接続の概念を符号化する概念に基づく診断フレームワークを提案する。
我々の設計は臨床的に意味のある接続パターンを通じて予測を保証し、解釈可能性と強い予測性能の両方を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-02T19:38:46Z) - MoodAngels: A Retrieval-augmented Multi-agent Framework for Psychiatry Diagnosis [58.67342568632529]
MoodAngelsは、気分障害の診断のための最初の特殊なマルチエージェントフレームワークである。
MoodSynは、合成精神医学の1,173件のオープンソースデータセットである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-04T09:18:25Z) - MentalArena: Self-play Training of Language Models for Diagnosis and Treatment of Mental Health Disorders [59.515827458631975]
メンタルヘルス障害は世界で最も深刻な病気の1つである。
プライバシーに関する懸念は、パーソナライズされた治療データのアクセシビリティを制限する。
MentalArenaは、言語モデルをトレーニングするためのセルフプレイフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-09T13:06:40Z) - Still Not Quite There! Evaluating Large Language Models for Comorbid Mental Health Diagnosis [9.738105623317601]
我々は、ソーシャルメディア投稿からの抑うつ不安のコorbidity分類のための、新しいファースト・オブ・イットのベンチマークであるAN GSTを紹介する。
我々は、メンタル-BERT から GPT-4 まで、様々な最先端言語モデルを用いてAN GSTをベンチマークする。
GPT-4は一般に他のモデルより優れているが、F1スコアが72%を超えるようなマルチクラスのコンコービッド分類は達成していない。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-04T20:24:11Z) - LLM Questionnaire Completion for Automatic Psychiatric Assessment [49.1574468325115]
大規模言語モデル(LLM)を用いて、非構造的心理面接を、様々な精神科領域と人格領域にまたがる構造化された質問票に変換する。
得られた回答は、うつ病の標準化された精神医学的指標(PHQ-8)とPTSD(PCL-C)の予測に使用される特徴として符号化される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-09T09:03:11Z) - Computational Analysis of Stress, Depression and Engagement in Mental Health: A Survey [62.31381724639944]
ストレスと抑うつは相互に関連し、共に日々のタスクにおけるエンゲージメントに影響を与える。
この調査は、ストレス、抑うつ、エンゲージメントを分析する計算手法を同時に探求した最初のものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-09T11:16:09Z) - Exploring Hybrid and Ensemble Models for Multiclass Prediction of Mental
Health Status on Social Media [27.799032561722893]
Redditのソーシャルメディア投稿から,不安,注意欠陥多動性障害,双極性障害,外傷後ストレス障害,抑うつ,心理的ストレス)の6つの症状を予測する実験を報告する。
変圧器アーキテクチャ(BERT,RoBERTa)とBiLSTMニューラルネットワークを利用したハイブリッド・アンサンブルモデルの性能について検討・比較を行った。
また,特定の精神状態の指標として,どのような特徴が最も重要であるかを検討するために,特徴アブレーション実験を実施している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-19T20:31:47Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。