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

Este artigo investiga se a combinação de características linguísticas cognitivamente fundamentadas com embeddings baseados em transformadores melhora a detecção automática de depressão em textos online. O estudo compara um modelo de linha de base TF-IDF com um modelo híbrido DistilBERT HRR, demonstrando que este último alcança uma pontuação F1 macro significativamente superior de 0.94.