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微调Qwen 3.5实现被动抑郁严重程度评估

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AI 综述

Olivier Tieleman团队发布论文，提出通过微调Qwen 3.5 27B模型，在AI心理健康对话中实现被动抑郁严重程度评估。该研究无需用户自报问卷，通过对话数据即可监测抑郁水平。模型结合3,111个真值标签与伪标签扩展至5,524名用户进行训练。 在422名测试用户上，模型取得MAE 3.98、Pearson相关系数0.67，以及在临床阈值（PHQ-9≥10）下AUC 0.88的成绩。评估覆盖PHQ-9分数3至24的全谱系严重程度，结果支持无需自报问卷的被动抑郁监测可行性。

AI 根据报道生成 · 7 小时前更新

最新进展11月5日 13:00
通过微调 Qwen 3.5 27B 实现 AI 心理健康对话中的被动抑郁严重程度评估

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月5日
  1. arXiv · NLP
    通过微调 Qwen 3.5 27B 实现 AI 心理健康对话中的被动抑郁严重程度评估

    研究团队通过微调 Qwen 3.5 27B 实现被动抑郁监测，在 422 名用户上取得 MAE 3.98 和临床阈值 AUC 0.88。 模型结合 3,111 个真值标签与伪标签扩展至 5,524 名用户，Pearson 相关系数达 0.67，覆盖了从 PHQ-9 分数 3 到 24 的全谱系严重程度。 该结果支持无需自报问卷的被动抑郁监测。

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