UMer：基于社交痕迹与心理证据推理的抑郁严重度估计
原文标题：Words Are the Voice of the Mind: Depression Severity Estimation from Social Traces via Mental-Guided Evidence Reasoning
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arXiv 论文提出 UMer 框架，从用户历史社交痕迹中蒸馏个体心理先验，再按量表引导多查询检索构建证据记忆，最后进行由粗到细的证据感知推理，区分直接与间接证据并给出可解释的条目级评分。真实基准实验显示其性能具竞争力，并提供有据可依的可解释性。
- 问题
- 抑郁严重度估计缺少用户个体心理先验、多样化检索与细粒度证据推理。
- 方法
- 从历史社交痕迹蒸馏个体心理先验，按量表多查询检索建证据记忆，再由粗到细区分直接与间接证据做条目级评分。
- 结果
- 真实基准上性能具竞争力，并提供条目级可解释理由（未给出具体数值）。
- 影响
- 为基于社交文本的心理健康评估产品提供可解释、按量表逐项打分的推理框架。
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