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基于大语言模型的高校学生焦虑心理分析

文献类型:期刊论文

作者肖吴1,5; 王曙2,3; 刘雨平4; 叶鹏4
刊名海南师范大学学报(自然科学版)
出版日期2025-09-15
卷号38期号:03页码:289-295
关键词焦虑心理 高校学生 大语言模型 GPT模型 BERT模型
ISSN号1674-4942
产权排序3
英文摘要针对社交媒体平台上的高校学生评论开展焦虑心理分析有助于及时探测高校学生的心理健康问题。然而,由于庞大的数据规模以及较高的发布频率,基于社交媒体数据分析高校学生的焦虑心理仍然面临挑战。大语言模型正在引领人工智能领域发展进入新纪元,并且在自然语言的对话、理解和推理方面展现出优异性能。基于大语言模型进行高校学生焦虑心理分析,并比较GPT家族和BERT家族中不同大语言模型微调后适用于高校学生焦虑心理分析的有效性。结果表明,GPT-3.5 Turbo 0125和RoBERTa-base分别是其模型家族中性能最优的2个模型,GPT-3.5Turbo 0125整体性能更佳,其精确率达到96.27%。总体上,GPT和BERT家族的大语言模型在高校学生焦虑心理分析中都展现出强大潜力,为生成式人工智能助力高校学生心理健康教育提供了理论借鉴和技术支撑。
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源URL[http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/215765]  
专题资源与环境信息系统国家重点实验室_中文论文
通讯作者叶鹏
作者单位1.东北财经大学国民经济工程实验室;
2.中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室;
3.江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心;
4.扬州大学土木与交通学院
5.扬州大学人力资源处;
推荐引用方式
GB/T 7714
肖吴,王曙,刘雨平,等. 基于大语言模型的高校学生焦虑心理分析[J]. 海南师范大学学报(自然科学版),2025,38(03):289-295.
APA 肖吴,王曙,刘雨平,&叶鹏.(2025).基于大语言模型的高校学生焦虑心理分析.海南师范大学学报(自然科学版),38(03),289-295.
MLA 肖吴,et al."基于大语言模型的高校学生焦虑心理分析".海南师范大学学报(自然科学版) 38.03(2025):289-295.

入库方式: OAI收割

来源:地理科学与资源研究所

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