depression detection

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RESEARCHarXiv CS.CL·4/9/2026

Depression Detection at the Point of Care: Automated Analysis of Linguistic Signals from Routine Primary Care Encounters

Esta pesquisa explora a detecção automatizada de depressão em consultas de atenção primária, analisando sinais linguísticos de áudios gravados. O estudo compara modelos de IA como GPT-OSS, Sentence-BERT e LIWC+LR, destacando o melhor desempenho do GPT-OSS e a importância das transcrições conjuntas entre médico e paciente.

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RESEARCHarXiv CS.CL·vor 7T

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.

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