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Hoang-Thuy-Duong Vu
Hoang-Thuy-Duong Vu
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新基准标准化心理健康分类的机器学习
研究人员推出了 Neurai-VN Benchmark，这是一个用于评估机器学习模型在数字表型分析心理健康分类中的标准化框架。该基准建立在 Neurai-VN 数据集之上，该数据集包含 100 名越南成年人两周的被动传感和主动评估数据。该研究建立了基线性能指标，在区分健康个体与抑郁或临床状况个体方面达到了高达 0.71 的 F1 分数，在区分健康个体与焦虑个体方面达到了 0.69。
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新方法解决了心理防御分类中的数据稀缺性问题
研究人员开发了一种从文本中分类心理防御机制（PDMs）的新方法，解决了该领域数据稀缺和类别不平衡的重大挑战。他们的方法是为PsyDefDetect共享任务提出的，结合了上下文感知的合成数据增强和混合分类模型。该框架整合了语言表征、临床特征和标注的防御项目，证明了提示质量直接影响生成保真度和性能。该方法显著优于基线模型，为低资源PDMs分类树立了新的基准。
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新方法通过合成数据提升心理防御分类效果
研究人员开发了一种新方法，以改善文本中心理防御机制的分类，解决了数据稀疏和类别不平衡的常见问题。他们的方法结合了上下文感知的合成数据增强技术和一种混合分类模型，该模型整合了语言表征和临床特征。该框架在 PsyDefDetect 共享任务中进行了测试，与现有方法相比，在准确率和宏 F1 分数上均有显著提高，为低资源环境树立了新的基准。