English(EN) BanglishDepYT: Depression Detection in Native Bengali Social Media with Emotion-Preserving Preprocessing and Domain-Adaptive Pretraining

新数据集和方法改进了孟加拉语社交媒体上的抑郁症检测

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-04 05:00

研究人员开发了 BanglishDepYT，这是一个用于检测原生孟加拉语社交媒体评论中抑郁症的新数据集和方法。该方法 EPH（保留情感的混合预处理）能有效处理表情符号和罗马化孟加拉语单词等非正式语言元素，与标准预处理方法相比，显著提高了检测准确性。通过在未标记评论上对 SahajBERT 进行进一步的域自适应预训练，取得了最先进的成果，优于大型多语言模型。该研究还利用 Qwen2.5-7B 进行 LLM 辅助标注，展示了扩展标记数据集的可扩展路径。 AI

影响这项研究为处理低资源环境中的非正式语言提供了一种新颖的方法，有可能改进孟加拉语使用者的心理健康支持工具。

排序理由这是一篇研究论文，详细介绍了针对特定 NLP 任务的新数据集和方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Ayon Roy, Sadman Sharif, Syed Shams Islam · 2026-11-04 05:00

BanglishDepYT：使用保留情感的预处理和领域自适应预训练在原生孟加拉语社交媒体上检测抑郁症

arXiv:2611.01633v1 Announce Type: new Abstract: Depression affects millions of Bengali speakers across South Asia, yet automated detection systems have relied almost entirely on datasets translated from English. Such datasets cannot capture the emoticons, romanized Bengali words,…

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BanglishDepYT：使用保留情感的预处理和领域自适应预训练在原生孟加拉语社交媒体上检测抑郁症

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