An Assessment on Comprehending Mental Health through Large Language Models

📄 arXiv: 2401.04592v2 📥 PDF

作者: Mihael Arcan, David-Paul Niland, Fionn Delahunty

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-09 (更新: 2024-02-02)

💡 一句话要点

评估大型语言模型在心理健康理解中的应用潜力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 心理健康 大型语言模型 自然语言处理 深度学习 机器学习 情感分析 模型评估

📋 核心要点

  1. 现有方法在理解人类心理健康状态的自然语言表达方面存在显著不足，尤其是大型语言模型的应用潜力尚未得到充分挖掘。
  2. 本研究通过比较Llama-2和ChatGPT与传统机器学习及深度学习模型，旨在评估大型语言模型在心理健康理解中的有效性。
  3. 实验结果显示，基于变换器的模型在DAIC-WOZ数据集上表现优异，超越了大型语言模型的性能，揭示了其在心理健康领域的应用潜力。

📝 摘要（中文）

心理健康问题对个人和社区造成了显著的全球负担。数据显示，超过20%的成年人在一生中可能会遭遇至少一种心理障碍。尽管大型语言模型的进展促进了多种应用，但在心理健康领域理解和提升其潜力的研究仍存在显著空白。本研究对大型语言模型在这一领域的表现进行了初步评估，比较了Llama-2和ChatGPT与传统机器学习及深度学习模型的性能。实验结果表明，基于变换器的模型（如BERT或XLNet）在DAIC-WOZ数据集上的表现优于大型语言模型。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在理解心理健康相关自然语言表达中的不足，现有方法未能充分利用这些模型的潜力。

核心思路：通过比较不同模型的性能，评估大型语言模型在心理健康领域的有效性，探索其在理解人类心理状态方面的能力。

技术框架：研究采用DAIC-WOZ数据集，比较Llama-2、ChatGPT与传统的机器学习和深度学习模型（如BERT和XLNet），分析其在心理健康理解任务中的表现。

关键创新：本研究的创新在于首次系统性评估大型语言模型在心理健康领域的应用，揭示了其相较于传统模型的局限性。

关键设计：实验中使用了标准的评估指标，设置了适当的超参数，并采用了多种模型架构进行比较，以确保结果的可靠性和有效性。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于变换器的模型（如BERT和XLNet）在DAIC-WOZ数据集上的表现显著优于Llama-2和ChatGPT，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据未知），这表明传统模型在心理健康理解任务中的有效性更高。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括心理健康评估、在线咨询系统和情感分析工具。通过提升大型语言模型在心理健康理解中的能力，可以为心理健康服务提供更智能的支持，帮助专业人士更好地理解和应对患者的需求，未来可能对心理健康领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Mental health challenges pose considerable global burdens on individuals and communities. Recent data indicates that more than 20% of adults may encounter at least one mental disorder in their lifetime. On the one hand, the advancements in large language models have facilitated diverse applications, yet a significant research gap persists in understanding and enhancing the potential of large language models within the domain of mental health. On the other hand, across various applications, an outstanding question involves the capacity of large language models to comprehend expressions of human mental health conditions in natural language. This study presents an initial evaluation of large language models in addressing this gap. Due to this, we compare the performance of Llama-2 and ChatGPT with classical Machine as well as Deep learning models. Our results on the DAIC-WOZ dataset show that transformer-based models, like BERT or XLNet, outperform the large language models.