基于不确定性的半监督多语言抑郁症检测集成框架

本文解决了多语言抑郁症检测的挑战，特别是在资源匮乏的情况下。 提出的 Semi-SMDNet 框架利用半监督学习、集成方法和基于不确定性的伪标签来提高多种语言的性能。 重点关注处理噪声数据和提高鲁棒性对于实际应用至关重要。 集成学习和基于不确定性的过滤是关键贡献。

• •提出了一个用于多语言抑郁症检测的半监督学习框架。
• •采用集成学习和基于不确定性的伪标签来提高性能。
• •解决了多种语言中标记数据有限的挑战。
• •证明了在多种语言中，与强大的基线相比，性能有所提高。