09:25
官方账号arXiv cs.LG@Shiyu Teng, Haichen Yu, Jiaqing Liu, Hao Sun, Yu Song, Shurong Chai, Ruibo Hou, Lanfen Lin, Yen-Wei Chen
推荐理由：新框架DynaBridge用多模态数据和语义摘要预测抑郁焦虑压力，在AdoDAS上F1达0.5，比基线强。
DynaBridge
共 1 条相关 AI 资讯
7月29日
09:25
DynaBridge是一种动态摘要引导的跨任务多模态融合框架，用于基于DASS-21结构的抑郁、焦虑和压力评估。该模型编码多个会话中的声学、视觉和文本线索，并利用冻结LLM生成DASS感知的参与者级语义摘要。它预测有序项目分布，从项目级软评分重建抑郁/焦虑/压力风险证据，并与直接多模态风险预测融合。在AdoDAS验证集上，DynaBridge实现了0.5012的平均F1分数（D/A/S风险预测）和0.3216的平均QWK（DASS-21项目预测），优于官方基线和其他代表性多模态方法。