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基于LLM推理的多视角注意力多示例学习在认知扭曲检测中的应用

arXiv cs.CL · 2026-04-20 缓存

本文提出一个新颖框架,将大语言模型与多示例学习相结合,通过将话语分解为情绪、逻辑和行为三个维度,并使用多视角门控注意力机制来检测心理健康文本中的认知扭曲。该方法在韩文和英文数据集上展现了改进的性能,特别是对于具有高解释歧义性的扭曲。

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