Qwen3で抑うつ度予測、クロススケール転移学習プロトコル提案
arXiv cs.CLは2026年9月23日(現地時間)、臨床面接記録からの連続的な抑うつ度スコア予測において、データ不足の課題に対処する研究論文を発表した。同論文は、逐次的な低ランク適応 (LoRA) プロトコルを提案し、Qwen3バックボーンと言語や臨床パラダイムをまたぐクロススケール転移学習を適用している。この手法は、英語のDAIC-WOZデータセットで事前学習した後、中国語のPDCHデータセットでさらに微調整を行う。データが不足しているHAMD-17ターゲットにおいて、この逐次プロトコルはMAE、RMSE、およびmacro-$F_1$の点で最良の性能を達成したと報告されている。