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杨冰香教授团队联合北京工业大学李建强教授团队在人工智能与心理健康交叉研究领域已取得系列重要进展，相关研究成果连续被国际计算语言学协会（Association for Computational Linguistics，ACL）旗下重要学术会议接收。在前期合作中，团队的论文《Chinese MentalBERT: Domain-Adaptive Pre-training on Social Media for Chinese Mental Health Text Analysis》已被Findings of ACL 2024接收，系统性推动了大规模预训练语言模型在中文心理健康文本分析领域中的应用研究。该工作基于超过 300 万条中文社交媒体数据，构建并开源了一个面向心理健康任务的领域自适应预训练语言模型Chinese MentalBERT，并将其成功应用于认知歪曲识别、自杀风险预测等多个下游任务。实验结果表明，该模型在多项基准测试中取得了显著优于现有方法的性能表现，验证了其在心理健康智能分析场景中的应用潜力。
在此基础上，团队继续深化合作，近期取得了新的突破。论文《Generalizable Cross-Lingual Cognitive Distortion Detection with Standardized Annotations and Multi-Task Learning》被 Findings of ACL 2025录用，学院2024级博士研究生柏楠为该论文的共同第一作者之一；论文《MentalGLM Series: Explainable Large Language Models for Mental Health Analysis on Chinese Social Media》被 EMNLP 2025 主会录用，杨冰香教授为该论文的共同通讯作者之一。上述研究系统性推动了可解释心理健康人工智能方法与模型在跨语言、跨文化场景下的发展。相关成果由ag百家乐官网-百家乐在线游戏
联合北京工业大学共同完成，ag百家乐官网-百家乐在线游戏
为两篇论文的作者单位之一。
图1 杨冰香教授发表于ACL 2025 /EMNLP 2025的人工智能与心理健康相关论文
抑郁等情绪障碍是当前全球公共健康领域面临的重要问题，其中认知歪曲被广泛用于理解与评估负性思维模式，也是抑郁相关研究中的关键心理机制之一。近年来，人工智能技术在心理健康分析中展现出广阔前景，但在认知歪曲与心理健康任务中仍面临两类现实瓶颈：其一，不同数据集的标注标准不一致导致模型跨数据集、跨语言迁移时性能波动明显；其二，心理健康应用需要可解释输出以便研究与实践理解模型依据。
针对上述关键瓶颈，团队在 Findings of ACL 2025论文中，系统收集并评测了当前所有公开的中英文认知歪曲数据资源，从方法论层面分析了模型泛化失败的根本原因，并提出了统一的解决思路。
图2 实验数据集的数据分布
研究在心理学专家指导下，基于 Burns 认知歪曲理论对多源数据进行重新标注，构建了一个包含 5700 余条样本、12 类认知歪曲标签的跨语言标准化对齐数据集，并为样本提供了符合心理学原理的认知推理解释链。同时，研究提出并验证了两条可行路径：一是多任务学习框架以学习语言不变特征、提升跨数据集鲁棒性；二是基于标准化对齐数据与认知推理链，对大模型进行指令与推理链训练，从数据层面与训练范式层面共同改善模型的跨语言可迁移性。
图3 标准化比对数据集的注释流程
在此基础上，课题组进一步面向真实应用场景，推进心理健康人工智能模型的可解释性与实用性研究。在 EMNLP 2025 主会论文中，研究团队首次构建了面向中文社交媒体的多任务可解释心理健康指令数据集 C-IMHI（9200 余条样本），并据此训练并开源了中文可解释心理健康大模型 MentalGLM。该模型采用“两阶段微调”策略，在保持通用语言理解能力的同时，系统引入心理学知识与临床认知逻辑，实现了心理健康分析结果与决策解释的同步输出。
图4 所提取的数据集的数据分布
实验结果表明，MentalGLM 在自杀风险识别、认知歪曲检测及认知路径提取等多项心理健康分析任务中整体性能达到或超过现有主流的文本分类预训练模型；在真实临床认知路径数据的零样本测试中，模型仍保持稳定表现。经心理学专家双盲评估，模型生成的决策解释在一致性与可靠性方面具有较高水平，可为临床人员提供直观、可读的辅助参考信息。
图5 专家对MentalGLM-chat生成的100个随机预测解释结果的评估结果
两项研究成果相互衔接、协同推进：前者从跨语言与跨数据分布角度夯实了认知歪曲研究的标准化与泛化基础，后者进一步将认知推理机制融入大语言模型，构建了面向中文社交媒体与临床应用的可解释心理健康分析工具。相关研究为跨文化心理健康评估和临床决策提供了标准化的技术支撑，对心理危机的早期识别与干预具有积极意义。
两项研究得到了中国国家自然科学基金委员会(项目编号:72174152、72474166)的资助。
