研究人员开发了分析在线社区（特别是Reddit）中使用药物的个体所表达的自我污名的方法。一项研究创建了一个代码簿，将自我污名分为认知、情感和行为领域，发现行为指标通常先于内化指标出现，并且自我污名是一种综合现象。第二项研究探讨了使用感知个性的LLM提供定制化支持，识别出四种不同的自我污名表达个性。虽然与个性匹配的LLM响应在实现目标行为转变方面显示出潜力，但专家评估者更喜欢非感知个性的基线模型的通用共情，这突显了LLM支持设计中临床对齐与整体共情之间的张力。 AI
影响 开发了新颖的LLM应用，用于分析和支持敏感用户群体，可能改善心理健康干预。
排序理由 两篇学术论文发表在arXiv上，详细介绍了使用LLM分析和支持在线社区中自我污名的新颖方法。
- Hugging Face
- Large Language Models
- Latent Profile Analysis
- recurrent neural classifiers
- Sequential Bayesian learning for State Space Models
- alphaXiv
- CatalyzeX
- Cohen's kappa
- DagsHub
- Gotit.pub
- ScienceCast
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