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Cognition Chain for Explainable Psychological Stress Detection on Social Media
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内容提要
本研究提出了一种基于认知评估理论的“认知链”方法，旨在提高社交媒体上心理压力检测模型的可解释性和信任度。通过开发CogInstruct数据集，最终实现了CogLLM模型，为可解释人工智能研究提供了新思路。
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关键要点
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本研究提出了一种基于认知评估理论的“认知链”方法，旨在提高社交媒体上心理压力检测模型的可解释性和信任度。
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研究引入了脉络化的“认知链”方法，以半可解释的方式揭示压力生成的过程。
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开发了CogInstruct数据集用于模型的指令调优，最终实现了CogLLM模型。
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CogLLM模型在心理压力检测方面表现卓越且具有可解释性。
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这一研究为将认知理论整合进大型语言模型的推理过程中提供了新思路，推动了可解释人工智能研究的发展。
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