Cognitive-Linguistic Indicators of Depression in Online Communities: Analysed by DistilBERT and Holographic Reduced Representation

Diese Arbeit untersucht, ob die Kombination kognitiv fundierter linguistischer Merkmale mit transformatorbasierten Embeddings die automatisierte Erkennung von Depressionen in Online-Texten verbessert. Die Studie vergleicht ein TF-IDF-Basismodell mit einem hybriden DistilBERT-HRR-Modell und zeigt, dass letzteres einen deutlich höheren Makro-F1-Score von 0.94 erreicht.