DreamerNLplus: Framework Ibrido per la Modellazione della Salute Mentale dai Social Media
Il framework ibrido DreamerNLplus è stato introdotto per il task condiviso CLPsych 2026, concentrandosi sulle dinamiche della salute mentale riflesse nelle timeline dei social media. Comprende tre distinti compiti: modellazione degli stati psicologici, rilevamento dei cambiamenti temporali e riepilogo delle sequenze. Per il Task 1, integra tecniche di data augmentation basate su LLM, classificazione DeBERTa e regressione Random Forest. Nel Task 2, viene impiegato il prompting few-shot con Llama 3.1 per identificare eventi di Switch ed Escalation. Il Task 3.1 ha visto una pipeline deterministica basata su regole combinata con un approccio LLM few-shot, ottenendo il 2° posto ufficiale. Nel Task 3.2, il metodo basato su RAG si è classificato 1° per il Miglioramento e 3° per il Peggioramento, catturando efficacemente i modelli ricorrenti di cambiamento psicologico.
Fatti principali
- DreamerNLplus è un framework ibrido per modellare le dinamiche della salute mentale dalle timeline dei social media.
- È stato sviluppato per il task condiviso CLPsych 2026.
- Il framework affronta tre compiti: modellazione dello stato psicologico, rilevamento dei cambiamenti temporali e riepilogo a livello di sequenza.
- Il Task 1 combina data augmentation basata su LLM, classificazione DeBERTa e regressione Random Forest.
- Il Task 2 utilizza il prompting few-shot con Llama 3.1 per rilevare eventi di Switch ed Escalation.
- Il Task 3.1 utilizza una pipeline deterministica basata su regole e un approccio LLM few-shot, classificandosi 2° ufficialmente.
- Il metodo basato su RAG si è classificato 1° per il Miglioramento e 3° per il Peggioramento nel Task 3.2.
- Il sistema dimostra la capacità di catturare modelli ricorrenti di cambiamento psicologico attraverso le timeline.
Entità
Istituzioni
- CLPsych