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Enhancing Depression Detection with Chain-of-Thought Prompting: Application of Large Language Models from Emotion to Reasoning
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内容提要
本研究提出了一种链式思维提示方法，以提高大型语言模型在抑郁症检测中的准确性和可解释性。该方法将检测过程分为四个阶段，在分类准确率和诊断深度上优于传统方法，具有重要的临床应用潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种链式思维提示方法，以提高大型语言模型在抑郁症检测中的准确性和可解释性。
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该方法将抑郁症检测过程分为四个阶段，增强了模型对细微症状的识别能力。
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实验结果表明，该方法在分类准确率和诊断深度上优于传统方法。
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链式思维提示方法具有重要的临床应用潜力，能够改善抑郁症的检测效果。
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