增强自杀风险评估：应用语音技术的自动化方法于急症医学

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为了解决在紧急医学中对存在自杀风险的患者延迟专科精神评估和护理的问题，我们提出了一种非侵入性的基于语音的自动自杀风险评估方法，结合录音数据和元数据集成，有效提高了自动自杀风险评估的准确性。

我们使用监督的抽取和生成式语言模型集成的方法来提供2024年CLPsych共享任务中对自杀风险的支持证据。我们的方法包括三个步骤：构建基于BERT的模型估计句子级的自杀风险和负面情绪，通过高概率识别高自杀风险句子，使用生成式和抽取式摘要进行集成。团队SophiaADS在突出摘要方面获得第一名，并在摘要生成方面排名第10。