汎用LLMによる迅速な工学によるストレス検出
Nima Esmi1, Asadollah Shahbahrami2, Yasaman Nabati3
1Bernoulli Institute, University of Groningen, Groningen, The Netherlands; ISRC, Khazar University, Baku, Azerbaijan.
Acta psychologica
|August 29, 2025
まとめ
この研究は,プロンプト・エンジニアリングと大型言語モデル (LLM) を使用して,ソーシャルメディアの投稿におけるストレスの検出を改善しました. 精度が17%向上し 偽陽性値は80%減少しました
科学分野:
- コンピュータ言語学
- メンタルヘルスの情報工学
- 医療における人工知能
背景:
- ソーシャルメディアの分析は メンタルヘルスモニタリングの 可能性を秘めています
- 一般的な大型言語モデル (LLM) は有望ですが,正確なメンタルヘルスアプリケーションのための特殊な適応が必要です.
- 既存の方法はしばしば透明性が欠けていて,広範な微調整が必要である.
研究 の 目的:
- ソーシャルメディアにおけるストレスの検出のためのLLMのパフォーマンスを向上させるため,反復的なプロンプトエンジニアリングフレームワークを開発し,評価する.
- 心理学者によるヒントを 迅速なエンジニアリングプロセスに活用する
- ストレスの検出の精度を向上させ,ベースラインとドメイン固有のモデルと比較して偽陽性を減らす.
主な方法:
- 心理学者によるヒントが組み込まれました.
- このフレームワークは,ソーシャルメディアの投稿でストレスを検知するための GPT-4 大型言語モデルに適用されました.
- 精度と偽陽性率を測定したベースラインゼロショットプロンプトとドメイン固有のモデルと比較して評価された.
主要な成果:
- 迅速なエンジニアリングアプローチにより,GPT-4のストレス検出精度は72%から89% (増加17%) に改善されました.
- ベースラインの方法と比較して,誤った陽性の有意な80%の減少が達成されました.
- この方法は,ドメイン特有のMental-RoBERTaモデルを5%上回り,人間に読める理性を生成しました.
結論:
- 繰り返しのプロンプトエンジニアリングは,一般的なLLMを専門的なメンタルヘルスモニタリングタスクに適応させるための効果的な,資源効率的な戦略です.
- 生成された根拠は透明性を高め メンタルヘルスの専門家がモデルアウトプットを検証するのを助けます
- このアプローチは,高価なモデルの微調整を必要とせずに,精神的健康モニタリングのためのスケーラブルなソリューションを提供します.
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