HELPER: Russisches Korpus für psychologische Textanalyse und Feinabstimmung von Qwen zur lokalen Emotionserkennung
Forscher der HSE-Universität und VK haben HELPER erstellt, ein Korpus psychologisch relevanter russischer Texte mit lokalen Emotions- und psychologischen Merkmalen. Sie haben Qwen-3-Modelle (8B und 14B) auf diesem Korpus feinabgestimmt, um eine verbesserte lokale Emotionsanalyse zu demonstrieren.
Das Team stellte einen Korpus psychologisch belasteter russischer Texte aus der psychologischen Beratungsplattform B17.ru, aus Yandex-Bewertungen und VK-Beiträgen zusammen. Auf Basis von Interviews mit praktizierenden Psychologen entwickelten sie ein eigenes Annotationsschema, das 14 Emotionen, psychologische Merkmale, die Bewertung therapeutischer Reaktionen sowie die Einschätzung des Klientenzustands abdeckt. Um die komplexe, mehrkriterielle Annotation zu bewältigen, bauten sie das Annotationswerkzeug HELPER mit .NET 10, Blazor, PostgreSQL und Keycloak. Sie feinabgestimmten die Modelle Qwen-3 8B und Qwen-3 14B mittels LoRA (Low-Rank Adaptation) auf dem Korpus, um die Fähigkeit zur lokalen Emotions- und psycholinguistischen Analyse zu demonstrieren.
Quelle: Habr — хаб ML —
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