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eRisk 2026
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LLM 重排序器在 eRisk 2026 ADHD 症状句子排名中领先
DS@GT-ARC 的研究人员为 eRisk 2026 任务 3 开发了一个系统，该任务涉及根据句子与注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 的 18 种症状的相关性对 Reddit 句子进行排名。由于缺乏标注训练数据，该团队采用了零样本实验和无监督检索方法。他们的方法结合了 BM25 检索与证据感知重评分、基于嵌入的重排序、查询原型扩展和基于 LLM 的重排序，其中 LLM 重排序器取得了官方最佳分数。
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混合 LLM 系统在抑郁症筛查挑战赛中排名第三
DS@GT 的研究人员开发了一个混合多智能体 LLM 系统，用于对话式抑郁症筛查，在 eRisk 2026 任务 1 挑战赛中获得第三名。他们的系统通过采访模拟抑郁症患者的 LLM 角色来进行，从单一模型原型发展到多智能体架构，最终发展为混合配置。这种混合方法用开源的 Gemma 27B 模型取代了专有的 GPT-5 nano interviewer，并通过预计算的对话树和可靠性加权共识聚合等算法组件进行了增强。该混合系统表现出具有竞…