大型语言模型GPT-4在心理健康分析中展示了强大能力，同时关注公平性问题。本研究评估了七个社会因素的偏见，发现GPT-4在性能和公平性方面表现最佳。调整提示方法可以减轻心理健康预测中的偏见，展示了公平分析的潜力。

大型语言模型GPT-4在心理健康分析中展示了强大能力，同时解决了公平性问题。研究发现，通过评估七个社会因素的偏见，GPT-4在性能和公平性方面取得了平衡。调整提示方法可以减轻心理健康预测中的偏见，展示了公平分析的潜力。

本文探讨了 ChatGPT 在情感识别方面的能力，可以作为交互式聊天机器人、数据注释和心理健康分析等应用的基础。实验证明 ChatGPT 在情感识别方面具有合理的可重复性，但性能会随不同的情感标签和数据集而异。数据集和标签选择对 ChatGPT 的情感识别性能具有显著影响，通过微调可以提高其性能。