高研院青年研究员王宇博士在SCI顶刊PNAS发表论文
Large Language Models for Depression Prediction (基于大型语言模型的抑郁症预测)
期刊
Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) （2023年影响因子：9.4，SCI一区）
王宇博士
• 复旦大学社会科学高等研究院青年研究员
• 美国罗切斯特大学政治科学与计算机科学双博士
• 研究领域：计算政治学、国际关系、人工智能、大数据
论文简介
在最近一项关于种族对自然语言与抑郁关系的调节作用的研究中，Rai 等学者发现，使用黑人语言训练的机器学习模型表现不如使用白人语言训练的模型。鉴于这些发现，作者强调在将基于语言的心理现象检测模型整合到临床实践之前，深入理解种族如何影响抑郁症的表达非常重要。在这篇论文中，他对 Rai 等学者的研究假设及其结论提出了二个方面的质疑和评议，一是关于模型在域外数据和域内数据上表现的差别， 二是围绕具体如何使用大语言模型做抑郁预测:是将冻结的BERT作为嵌入模型还是全面微调BERT。以上是基于作者先前发表的研究工作：
On Finetuning Large Language Models（Political Analysis，2023）
Monitoring Depression Trends on Twitter During the COVID-19 Pandemic: Observational Study (JMIR Infodemiology, 2021)
论文链接
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2409757121