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

Este artículo investiga si la combinación de características lingüísticas con base cognitiva con embeddings basados en transformadores mejora la detección automatizada de depresión en texto en línea. El estudio compara un modelo de referencia TF-IDF con un modelo híbrido DistilBERT HRR, demostrando que este último logra una puntuación F1 macro significativamente superior de 0.94.